class Seq2Seq(nn.Module): def init(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len): super().init() self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len) self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss() def forward(self,en_index,ch_index): decoder_input = ch_index[:,:-1] label = ch_index[:,1:] encoder_hidden = self.encoder(en_index) decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden) pre = self.classifier(decoder_output) loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1)) return loss解释每行代码的含义

这段代码是定义了一个 Seq2Seq 模型类，它继承自 nn.Module 类。其中：

- `__init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len)` 是类的构造函数，用于初始化模型。其中 `encoder_embedding_num` 表示编码器的嵌入层维度，`encoder_hidden_num` 表示编码器的隐藏层维度，`en_corpus_len` 表示英文语料库的大小，`decoder_embedding_num` 表示解码器的嵌入层维度，`decoder_hidden_num` 表示解码器的隐藏层维度，`ch_corpus_len` 表示中文语料库的大小。
- `self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len)` 创建了一个 Encoder 对象，实现了编码器的功能。
- `self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len)` 创建了一个 Decoder 对象，实现了解码器的功能。
- `self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len)` 创建了一个线性层，用于将解码器的输出转换为中文语料库的维度。
- `self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss()` 创建了一个交叉熵损失函数。
- `def forward(self,en_index,ch_index)` 是类的前向传播函数，它接受英文语料和中文语料的索引作为输入，输出损失值。其中：

- `decoder_input = ch_index[:,:-1]` 是将中文语料的索引序列切片，去掉最后一个字符，作为解码器的输入。
- `label = ch_index[:,1:]` 是将中文语料的索引序列切片，去掉第一个字符，作为损失函数的标签。
- `encoder_hidden = self.encoder(en_index)` 是将英文语料输入编码器，得到编码器的隐藏状态。
- `decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden)` 是将解码器的输入和编码器的隐藏状态输入解码器，得到解码器的输出。
- `pre = self.classifier(decoder_output)` 是将解码器的输出输入线性层，得到最终的预测结果。
- `loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1))` 是将预测结果和标签输入交叉熵损失函数，得到损失值。其中 `pre.reshape(-1,pre.shape[-1])` 将预测结果展平成二维数组，`label.reshape(-1)` 将标签展平成一维数组。