使用PyTorch实现Encoder-Decoder框架

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

2. 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。

class