基于pytorch写一个机器翻译代码，翻译两句简单英文语句

在PyTorch中实现简单的机器翻译通常涉及到序列到序列（Sequence-to-Sequence，Seq2Seq）模型，如Transformer。下面是一个基本的示例，展示如何使用Transformer模型进行英汉翻译，这里我们简化了代码，仅适用于演示，实际应用需要大量的数据预处理和训练过程。

首先，安装必要的库：

pip install torch torchvision transformers

然后编写一个简单的Transformer模型：

import torch
from torch import nn
from transformers import BertTokenizer, BertModel

class TranslationModel(nn.Module):
    def __init__(self, src_vocab_size, trg_vocab_size, device):
        super().__init__()
        self.encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.decoder = nn.Linear(src_vocab_size, trg_vocab_size)
        self.device = device

    def forward(self, src_input_ids, src_mask):
        enc_output = self.encoder(input_ids=src_input_ids, attention_mask=src_mask)[0]
        trg_logits = self.decoder(enc_output)
        return trg_logits

# 初始化模型并选择设备（CPU或GPU）
model = TranslationModel(src_vocab_size, trg_vocab_size, device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 使用预训练的BertTokenizer进行编码
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
input_ids = tokenizer.encode("This is a test.", return_tensors="pt").to(device)

# 示例翻译
trg_input_ids = model(input_ids, input_ids) # 注意这只是为了展示，真实的翻译会需要解码步骤和注意力机制
translation = tokenizer.decode(trg_input_ids[0].argmax(1).tolist())
print(f"源句子: {tokenizer.decode(input_ids[0])}")
print(f"翻译结果: {translation}")

请注意，这个例子中并没有包含解码部分（比如使用贪心搜索或Beam Search），也没有处理源目标语言对的双向编码。实际机器翻译项目会更复杂，并且需要大量的双语平行语料库进行训练。