NMT/src/model/lm.py [65:71]:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
        else:
            embeddings = []
            for n_words in self.n_words:
                layer_i = nn.Embedding(n_words, self.emb_dim, padding_idx=self.pad_index)
                nn.init.normal_(layer_i.weight, 0, 0.1)
                nn.init.constant_(layer_i.weight[self.pad_index], 0)
                embeddings.append(layer_i)
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



NMT/src/model/seq2seq.py [71:78]:
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        else:
            embeddings = []
            for n_words in self.n_words:
                layer_i = nn.Embedding(n_words, self.emb_dim, padding_idx=self.pad_index)
                nn.init.normal_(layer_i.weight, 0, 0.1)
                nn.init.constant_(layer_i.weight[self.pad_index], 0)

                embeddings.append(layer_i)
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