dataset = MyDataset(en_datas,ch_datas,en_word_2_index,ch_word_2_index) dataloader = DataLoader(dataset,batch_size,shuffle=False,collate_fn = dataset.batch_data_process) model = Seq2Seq(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len) model = model.to(device) opt = torch.optim.Adam(model.parameters(),lr = lr)解释每行代码的含义

1. `dataset = MyDataset(en_datas,ch_datas,en_word_2_index,ch_word_2_index)`: 构建一个自定义的数据集对象`MyDataset`，并将英文和中文的句子列表`en_datas`和`ch_datas`以及单词与索引对应的字典`en_word_2_index`和`ch_word_2_index`作为参数传入。该数据集对象将用于后续的训练和评估。

2. `dataloader = DataLoader(dataset,batch_size,shuffle=False,collate_fn = dataset.batch_data_process)`: 使用PyTorch中的`DataLoader`类，将数据集对象`dataset`中的数据分成批次，并进行加载。其中的`batch_size`参数表示每个批次的大小，`shuffle=False`表示是否对数据进行随机打乱，`collate_fn=dataset.batch_data_process`表示将数据按批次进行处理的函数。

3. `model = Seq2Seq(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len)`: 构建一个基于编码器-解码器架构的序列到序列（Seq2Seq）模型，其中包含编码器的嵌入层大小`encoder_embedding_num`、编码器的隐藏层大小`encoder_hidden_num`、编码器的输入序列长度`en_corpus_len`、解码器的嵌入层大小`decoder_embedding_num`、解码器的隐藏层大小`decoder_hidden_num`以及解码器的输出序列长度`ch_corpus_len`等参数。

4. `model = model.to(device)`: 将模型移动到指定的设备上（如GPU）进行计算。

5. `opt = torch.optim.Adam(model.parameters(),lr = lr)`: 创建一个Adam优化器对象`opt`，用于对模型的参数进行优化。其中的`lr`参数表示学习率。

总体来说，这些代码用于构建一个序列到序列（Seq2Seq）模型，并使用自定义数据集对象和数据加载器对数据进行处理，同时使用Adam优化器对模型的参数进行优化。