自动对对联系统seq2seq模型代码

下面是一个简单的Seq2Seq模型的代码示例，用于实现自动对话系统：

import tensorflow as tf

# 定义Seq2Seq模型
class Seq2SeqModel(object):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, hidden_size):
        self.vocab_size = vocab_size
        self.embedding_size = embedding_size
        self.hidden_size = hidden_size
        
        # 定义编码器和解码器
        self.encoder = tf.keras.layers.LSTM(hidden_size, return_sequences=True, return_state=True)
        self.decoder = tf.keras.layers.LSTM(hidden_size, return_sequences=True, return_state=True)
        
        # 定义嵌入层
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size)
        
        # 定义最后的全连接层
        self.fc = tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation=tf.keras.activations.softmax)
        
    # 定义编码器
    def encode(self, inputs):
        embedded = self.embedding(inputs)
        outputs, state_h, state_c = self.encoder(embedded)
        states = [state_h, state_c]
        return outputs, states
    
    # 定义解码器
    def decode(self, inputs, states):
        embedded = self.embedding(inputs)
        outputs, state_h, state_c = self.decoder(embedded, initial_state=states)
        states = [state_h, state_c]
        return outputs, states
    
    # 定义前向传播函数
    def call(self, inputs, targets):
        enc_outputs, enc_states = self.encode(inputs)
        dec_inputs = tf.expand_dims([2] * BATCH_SIZE, 1)
        dec_states = enc_states
        outputs = []
        for t in range(1, targets.shape[1]):
            predictions, dec_states = self.decode(dec_inputs, dec_states)
            outputs.append(predictions)
            dec_inputs = tf.expand_dims(targets[:, t], 1)
        outputs = tf.stack(outputs, axis=1)
        return self.fc(outputs)

在上面的代码中，我们定义了一个Seq2Seq模型，其中包含一个编码器和一个解码器，它们都是LSTM层。我们还定义了一个嵌入层和一个全连接层，用于将输入和输出转换为向量形式。

在编码器中，我们首先将输入通过嵌入层进行嵌入，然后将嵌入后的向量输入到LSTM层中，得到编码器的输出和状态。在解码器中，我们首先将目标输入通过嵌入层进行嵌入，然后将嵌入后的向量和编码器的状态输入到LSTM层中，得到解码器的输出和状态。最后，我们将解码器的输出通过全连接层进行映射，得到最终的预测结果。

在前向传播函数中，我们首先将输入通过编码器进行编码，然后将解码器的输入初始化为一个特殊的“开始”符号。接下来，我们循环遍历目标序列中的每个位置，每次将解码器的输入设置为当前位置的目标符号，并将解码器的状态设置为上一次的状态。最后，我们将解码器的输出通过全连接层进行映射，得到最终的预测结果。