使用Transformer进行日中机器翻译的PyTorch教程

在本教程中，我们将使用PyTorch、Torchtext、SentencePiece以及Jupyter Notebook来构建一个日中机器翻译模型。我们将使用JParaCrawl数据集，这是由NTT创建的最大的公开可用英语-日语平行语料库，通过大量爬取网络并自动对齐平行句子而创建。

1. 导入所需包

首先，我们需要确保安装了所有必要的包。如果您发现某些包缺失，请确保安装它们。

import math
import torchtext
import torch
import torch.nn as nn
from torch import Tensor
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
from torch.utils.data import DataLoader
from collections import Counter
from torchtext.vocab import Vocab
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerDecoder, TransformerEncoderLayer, TransformerDecoderLayer
import io
import time
import pandas as pd
import numpy as np
import pickle
import tqdm
import sentencepiece as spm
torch.manual_seed(0)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

2. 获取平行数据集

我们将使用从JParaCrawl下载的日语-英语平行数据集。数据集包含两个语言的句子对，它们由制表符分隔。

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 使用pandas的read_csv函数读取文件
df = pd.read_csv('./z