不涉及具体代码，只是记录一下自己的疑惑。
我们知道对于在pytorch中，我们通过构建一个词向量矩阵对象。这个时候对象矩阵是随机初始化的，然后我们的输入是单词的数值表达，也就是一些索引。那么我们会根据索引，赋予每个单词独一无二的一个词向量表达。在其后的神经网络训练过程中，每个单词对应独一无二的索引，从而对应自己的词向量，词向量会随着迭代进行更新。
上面讲的这个是使用pytorch词向量的随机初始化的流程。
但是我们如果使用预训练的词向量怎么办呢？很多例子中，直接就给个代码是类似这样的:
self.word_embeds = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
pretrained_weight = np.array(pretrained_weight)
self.embed.weight.data.copy_(torch.from_numpy(pretrained_weight))
先是进行一个对象初始化，然后加载预训练词向量，然后把预训练词向量copy进去。
我们知道预训练词向量肯定也是一个词向量矩阵对象，这里是通过单词获取词向量权重。我们要做的就是做到类似pytorch自带的那种权重初始化，得到一个单词-索引-权重对应的关系。预训练对象得到的是单词-权重。我们要得到的是索引-权重。
理解了上面这些话，看那些代码就比较容易了。这里还会涉及到一个处理未登录词的问题，就是预训练词向量中未出现的单词我们怎么处理，一般是置为零。