seq2seq模型示例

seq2seq模型是一种用于序列到序列映射的神经网络模型，常用于机器翻译、对话生成等任务。下面是一个基本的seq2seq模型示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense

# 定义输入序列的最大长度和词汇表大小
max_input_length = 100
input_vocab_size = 10000

# 定义输出序列的最大长度和词汇表大小
max_output_length = 100
output_vocab_size = 5000

# 定义编码器输入
encoder_input = Input(shape=(max_input_length,))

# 定义编码器 LSTM 层
encoder_lstm = LSTM(256, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_input)

# 保留编码器的状态
encoder_states = [state_h, state_c]

# 定义解码器输入
decoder_input = Input(shape=(max_output_length,))

# 定义解码器 LSTM 层
decoder_lstm = LSTM(256, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_input, initial_state=encoder_states)

# 定义解码器全连接层
decoder_dense = Dense(output_vocab_size, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

# 定义整个模型
model = Model([encoder_input, decoder_input], decoder_outputs)

这是一个简单的seq2seq模型示例，其中包含了编码器和解码器部分。你可以根据自己的任务需求进行进一步的定制和训练。