使用Transformer实现端到端机器翻译

机器翻译是一项重要的自然语言处理任务，旨在将源语言文本自动转换为目标语言文本。Transformer是一种深度学习模型，通过注意力机制实现了在机器翻译任务中的出色表现。本文将介绍如何使用Transformer模型实现端到端机器翻译，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。在这个例子中，我们使用英语到法语的翻译任务作为示例。我们将使用torchtext库来处理数据集。您可以使用以下代码下载和准备数据集：

import torch
from torchtext.datasets import Multi30k
from torchtext.data import Field, BucketIterator

# 定义数据预处理的字段
SRC = Field