对上面代码进行修改，尝试训练一个相反的法-英翻译

要将该代码用于训练法-英翻译模型，需要对其进行一些修改。具体来说，需要修改以下几个地方：

1. read_data_nmt函数中的数据集文件名需要改为“fra_eng.txt”；
2. load_data_nmt函数中的source和target需要调换位置，即将source改为target，将target改为source；
3. load_data_nmt函数中的Vocab函数中的参数名称也需要调换，即将source改为target，将target改为source。

修改后的代码如下所示：

def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600, min_freq=6):
    """返回翻译数据集的迭代器和词表"""
    text = d2l.preprocess_nmt(read_data_nmt())
    target, source = d2l.tokenize_nmt(text, num_examples)
    print("source", len(source))
    tgt_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=6,
                          reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
    print("tgt_vocab", len(tgt_vocab))
    src_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=6,
                          reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
    tgt_array, tgt_valid_len = d2l.build_array_nmt(source, tgt_vocab, num_steps)
    src_array, src_valid_len = d2l.build_array_nmt(target, src_vocab, num_steps)
    data_arrays = (src_array, src_valid_len, tgt_array, tgt_valid_len)
    data_iter = d2l.load_array(data_arrays, batch_size)
    return data_iter, src_vocab, tgt_vocab

def read_data_nmt():
    """载入法语-英语数据集"""
    with open(os.path.join('fra_eng.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f:
        return f.read()

embed_size, num_hiddens, num_layers, dropout = 32, 32, 2, 0.1
batch_size, num_steps = 64, 10
num_examples = 600
min_freq = 6

train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples, min_freq)

len(train_iter), len(src_vocab)

修改后的代码中，load_data_nmt函数中的source和target已经调换，Vocab函数中的参数名称也已经调换。现在，只需要调用这个函数即可训练法-英翻译模型。