使用tensorflow2 编写编码器和解码器，并封装为seq2seq

好的，下面是使用 TensorFlow 2 编写编码器和解码器，并封装为 Seq2Seq 模型的示例代码：

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

class Seq2Seq(Model):
    def __init__(self, num_encoder_tokens, num_decoder_tokens, latent_dim):
        super(Seq2Seq, self).__init__()

        # 定义编码器
        self.encoder_inputs = Input(shape=(None, num_encoder_tokens))
        self.encoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_state=True)
        _, self.encoder_state_h, self.encoder_state_c = self.encoder_lstm(self.encoder_inputs)
        self.encoder_states = [self.encoder_state_h, self.encoder_state_c]

        # 定义解码器
        self.decoder_inputs = Input(shape=(None, num_decoder_tokens))
        self.decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True)
        self.decoder_outputs, _, _ = self.decoder_lstm(self.decoder_inputs, initial_state=self.encoder_states)
        self.decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax')
        self.decoder_outputs = self.decoder_dense(self.decoder_outputs)

        # 定义模型
        self.model = Model([self.encoder_inputs, self.decoder_inputs], self.decoder_outputs)

    def call(self, inputs):
        encoder_inputs, decoder_inputs = inputs

        # 编码器
        _, state_h, state_c = self.encoder_lstm(encoder_inputs)
        encoder_states = [state_h, state_c]

        # 解码器
        decoder_outputs, _, _ = self.decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)
        decoder_outputs = self.decoder_dense(decoder_outputs)

        return decoder_outputs

在这个示例代码中，我们定义了一个 `Seq2Seq` 类，它继承自 `Model` 类，并在 `__init__` 方法中定义了编码器和解码器的结构。在 `call` 方法中，我们重新定义了编码器和解码器，以便在推理时使用。

注意，我们使用了 `Model` 类来定义模型，而不是 `Sequential` 类。这是因为 Seq2Seq 模型是一个具有多个输入和输出的模型，无法使用 `Sequential` 类来定义。

接下来，你可以使用以下代码来创建一个 Seq2Seq 模型：

model = Seq2Seq(num_encoder_tokens, num_decoder_tokens, latent_dim)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model.summary()

其中，`num_encoder_tokens` 和 `num_decoder_tokens` 分别表示编码器和解码器的输入序列和输出序列的词汇表大小，`latent_dim` 表示编码器和解码器 LSTM 层的隐藏状态维度。你需要根据实际情况进行调整。

最后，你可以使用 `fit` 方法来训练模型：

model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.2)

其中，`encoder_input_data`、`decoder_input_data` 和 `decoder_target_data` 分别表示编码器的输入序列、解码器的输入序列和解码器的目标序列，`batch_size` 和 `epochs` 分别表示训练时的批次大小和迭代次数。