SSA代码python

SSA（Sequence-to-Sequence with Attention）是一种深度学习模型，常用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要等。下面是一个简单的使用Python实现的SSA代码示例：

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

# 定义输入序列长度和输出序列长度
input_seq_len = 20
output_seq_len = 10

# 定义词汇表大小
vocab_size = 10000

# 定义LSTM的隐藏层大小
hidden_size = 256

# 定义输入和输出的占位符
encoder_inputs = Input(shape=(input_seq_len,))
decoder_inputs = Input(shape=(output_seq_len,))

# 定义Embedding层，将输入序列中的每个词转换为向量表示
encoder_embedding = Embedding(vocab_size, hidden_size)(encoder_inputs)
decoder_embedding = Embedding(vocab_size, hidden_size)(decoder_inputs)

# 定义LSTM层，用于编码输入序列和解码输出序列
encoder_lstm = LSTM(hidden_size, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_lstm = LSTM(hidden_size, return_sequences=True, return_state=True)

# 编码输入序列
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_embedding)
encoder_states = [state_h, state_c]

# 解码输出序列，使用注意力机制
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_embedding, initial_state=encoder_states)
attention_layer = Attention()([decoder_outputs, encoder_outputs])
decoder_outputs = tf.concat([decoder_outputs, attention_layer], axis=-1)
decoder_outputs = Dense(hidden_size, activation="relu")(decoder_outputs)
decoder_outputs = Dense(vocab_size, activation="softmax")(decoder_outputs)
# 定义模型
model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])