seq2seq model_seq2seqmodel安装-优快云博客

本文介绍了Seq2Seq模型的几种实现，包括简单的Seq2Seq模型、带有隐藏状态传递的高级模型、Peeky Seq2seq模型以及带有注意力机制的Seq2Seq模型。每个模型的实现细节和应用场景都有所提及，特别是如何在Keras中使用Recurrent Shop库进行实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

原文链接: link.

把Seq2Seq模型打包的库。安装：

sudo pip install git+https://github.com/farizrahman4u/seq2seq.git

Requirements:

Keras
Recurrent Shop

主要包括的模型：

1. A simple Seq2Seq model:

import seq2seq
from seq2seq.models import SimpleSeq2Seq

model = SimpleSeq2Seq(input_dim=5, hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=8)
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop')

这是最简单的seq2seq，如果要建立更加深层的seq2seq，可以使用如下代码：

import seq2seq
from seq2seq.models import SimpleSeq2Seq

model = SimpleSeq2Seq(input_dim=5, hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=20, depth=(4, 5))
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop')

这意味着创建了4层的encoder 和 5 层的decoder。
若 depth = 3，则创建3层encoder 和3层decoder

2. Advanced Seq2Seq models:

[1] Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

实际应用中的seq2seq模型中，encoder的 hidden state 会作为context传到decoder，而且decoder 上一步的输出也会作为当前步的输入。这让seq2seq模型更加复杂。这个包里已经包含了这部分的内置模型：

import seq2seq
from seq2seq.models import Seq2Seq

model = Seq2Seq(batch_input_shape=(16, 7, 5), hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=20, depth=4)
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop')

注意在使用的时候需要具体化输入的shape，包括样本的维度。这主要是因为需要有一个静态的hidden state 以实现跨层转移（类似stateful RNN）。
（注：这部分在最新的版本里已经不需要了，因为使用了 Recurrent Shop backend: link)

如果不想要传递 hidden state，可以设置 broadcast_state 和 inner_broadcast_state 为 False.

3. Peeky Seq2seq model:

[2] Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation

如果想要实现参考文献[2]中的seq2seq，可以设置 peek=True

import seq2seq
from seq2seq.models import Seq2Seq

model = Seq2Seq(batch_input_shape=(16, 7, 5), hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=20, depth=4, peek=True)
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop')

4. Seq2seq model with attention:

[3] Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

在机器翻译中，实现输入序列与输出序列中的对齐有助于提高模型性能。
这部分通过注意力机制实现。注意，在注意力模型中，没有隐藏状态的传播，使用的是默认的双向 LSTM encoder：

import seq2seq
from seq2seq.models import AttentionSeq2Seq

model = AttentionSeq2Seq(input_dim=5, input_length=7, hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=20, depth=4)
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop')

模型中并步需要具体化输入的维度，因为并不会涉及到 static hidden states (但如果想要创建stateful Seq2seq model，则需要设置).
如果不想用双向encoder，可以设置 bidirectional=False

Reference：

[1] Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
[2] Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation
[3] Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
[4] A Neural Conversational Model