seq2seq 模型，使用python代码

seq2seq 模型是一种用于序列到序列转换的神经网络模型。它的核心结构包含两个主要部分：一个编码器，用于将输入序列编码为内部状态向量；另一个解码器，用于将内部状态向量转换为输出序列。

下面是一个使用 Python 代码实现 seq2seq 模型的示例：

import tensorflow as tf

# 定义编码器
encoder_inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(None,))
encoder_embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)(encoder_inputs)
encoder_lstm = tf.keras.layers.LSTM(units=hidden_dim, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_embedding)
encoder_states = [state_h, state_c]

# 定义解码器
decoder_inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(None,))
decoder_embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)(decoder_inputs)
decoder_lstm = tf.keras.layers.LSTM(units=hidden_dim, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_embedding, initial_state=encoder_states)
decoder_dense = tf.keras.layers.Dense(units=vocab_size, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

# 定义模型
model = tf.keras.models.Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在这个示例中，我们使用了 LSTM 作为编码器和解码器的基本单元。在训练时，我们