Pytorch官网的解释是：一个保存了固定字典和大小的简单查找表。这个模块常用来保存词嵌入和用下标检索它们。模块的输入是一个下标的列表，输出是对应的词嵌入。
torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False)
个人理解：这是一个矩阵类，里面初始化了一个随机矩阵，矩阵的长是字典的大小，宽是用来表示字典中每个元素的属性向量，向量的维度根据你想要表示的元素的复杂度而定。类实例化之后可以根据字典中元素的下标来查找元素对应的向量。
输入下标0，输出就是embeds矩阵中第0行。
放代码：
调试过程的参数：
用途：用作自然语言处理中作用很大
而对于一个词，我们自己去想它的属性不是很困难吗，所以这个时候就可以交给神经网络了，我们只需要定义我们想要的维度，比如100，然后通过神经网络去学习它的每一个属性的大小，而我们并不用关心到底这个属性代表着什么，我们只需要知道词向量的夹角越小，表示他们之间的语义更加接近
参考网址：https://my.oschina.net/earnp/blog/1113896
http://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/