如果我需要在神经网络中（例如CNN）使用预训练的词向量作为嵌入层，我该如何处理索引0？

详细信息：

我们通常从创建一个零值的二维numpy数组开始。之后，我们填充词汇表中单词的索引。问题在于，0已经是词汇表中另一个单词的索引（比如，’i’的索引是0）。因此，我们实际上是用’i’而不是空词初始化了整个矩阵。那么，我们如何处理将所有句子填充到相同长度呢？

一个简单的想法是我们可以使用另一个数字=词汇表中的单词数量+1来填充。但这样做不会占用更多空间吗？[帮帮我！]

回答：

一个简单的想法是我们可以使用另一个数字=词汇表中的单词数量+1来填充。但这样做不会占用更多空间吗？

不会！大小是相同的。

a=np.full((5000,5000), 7)a.nbytes200000000b=np.zeros((5000,5000))b.nbytes200000000

编辑：修正了拼写错误