seq2seq的RNN代码实现

Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型是一种常见的递归神经网络(RNN)架构，常用于处理序列数据，如机器翻译、文本生成等任务。它的核心是由两个RNN组成：编码器（Encoder）负责将输入序列转化为固定长度的向量表示，解码器（Decoder）则基于这个表示生成目标序列。

在Python的深度学习库Keras或TensorFlow中，一个基本的Seq2Seq模型实现可以大致如下：

import tensorflow as tf

# 定义编码器RNN
encoder_inputs = Input(shape=(None, input_dim))
encoder = LSTM(latent_dim, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(encoder_inputs)

# 编码状态作为隐藏层传递给解码器
encoder_states = [state_h, state_c]

# 定义解码器RNN
decoder_inputs = Input(shape=(None, output_dim))
decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)

# 使用一个全连接层进行最终预测
decoder_dense = Dense(output_dim, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

# 创建整个模型
model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)

这里假设`input_dim`是输入序列的词汇维度，`output_dim`是输出序列的同样维度，`latent_dim`是隐含层的大小。注意实际使用时，还需要添加损失函数和优化器，并训练模型。