tensor2tensor

Tensor2Tensor（T2T）是一个开源的深度学习库，由Google团队开发，主要用于序列到序列（Sequence-to-Sequence，Seq2Seq）模型的研究和应用。它最初是为了支持大规模的机器翻译项目而创建的，但后来扩展到了许多自然语言处理任务，如文本摘要、文本生成、语音识别等。

T2T提供了丰富的预训练模型和基础架构，使得研究人员能够快速构建和实验基于Transformer的模型。它支持自定义数据集的输入，并且具有高度模块化的设计，方便用户根据需要进行扩展和修改。

Tensor2Tensor的主要特点包括：
1. 强大的模型库：支持各种类型的Seq2Seq模型，如Transformer、RNN等。
2. 高效的训练工具：支持分布式训练，能够在多个GPU或TPUs上并行运行。
3. 自适应的数据处理：可以处理多样化的文本和结构化数据。
4. 易于实验和扩展：提供了灵活的框架和API，便于研究人员进行实验和模型定制。