使用PyTorch实现Encoder-Decoder框架

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本文介绍如何使用PyTorch实现Encoder-Decoder框架,适用于序列到序列任务,如机器翻译。文章详细讲解了Encoder、Decoder的实现,以及Seq2Seq模型的构建,并包含数据准备和模型训练的步骤。

Encoder-Decoder框架是一种常用的神经网络架构,用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本摘要和语音识别等。在这篇文章中,我们将使用PyTorch库来实现一个简单的Encoder-Decoder框架,并给出相应的源代码。

  1. 引入依赖库

首先,我们需要导入PyTorch库及其相关模块。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
  1. 定义Encoder模块

Encoder模块负责将输入序列转换为固定长度的上下文向量。常用的Encoder模型包括循环神经网络(RNN)和Transformer等。在这里,我们以一个简单的双向循环神经网络(BiRNN)作为Encoder模块。

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