embedding = nn.Embedding(10, 3)声明一个Embedding层，最大的embeddings个数是10，维数为3。Embedding.weight会从标准正态分布中初始化成大小为（num_embeddings, embedding_dim）的矩阵，input中的标号表示从矩阵对应行获取权重来表示单词。所有的input变量都小于10，若大于10，则会报错。
# an Embedding module containing 10 tensors of size 3
embedding = nn.Embedding(10, 3)
# a batch of 2 samples of 4 indices each
input = torch.LongTensor([[1,2,4,5],[4,3,2,9]])
print(embedding(input))tensor([[[-0.0251, -1.6902, 0.7172],[-0.6431, 0.0748, 0.6969],[ 1.4970, 1.3448, -0.9685],[-0.3677, -2.7265, -0.1685]],[[ 1.4970, 1.3448, -0.9685],[ 0.4362, -0.4004, 0.9400],[-0.6431, 0.0748, 0.6969],[ 0.9124, -2.3616, 1.1151]]])