ch_word_2_index.update({"<PAD>":ch_corpus_len,"<BOS>":ch_corpus_len + 1 , "<EOS>":ch_corpus_len+2}) en_word_2_index.update({"<PAD>":en_corpus_len})解释代码含义

这段代码是将特殊字符与它们在词汇表中的索引值添加到中文和英文的词汇表中。

在该代码中，ch_word_2_index 是一个 Python 字典，其中键是中文单词，值是该单词在中文词汇表中的索引值。en_word_2_index 是一个 Python 字典，其中键是英文单词，值是该单词在英文词汇表中的索引值。

"<PAD>" 是用来对齐序列长度的填充字符，在这里被添加到了中文和英文的词汇表中，并且将其索引值设置为中文词汇表长度和英文词汇表长度，以便在模型中使用。

"<BOS>" 表示句子的开始，被添加到中文词汇表中，并且将其索引值设置为中文词汇表长度加一，以便在模型中使用。

"<EOS>" 表示句子的结束，被添加到中文词汇表中，并且将其索引值设置为中文词汇表长度加二，以便在模型中使用。

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if __name__ == "__main__": device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" with open("datas\\chinese_vec.pkl","rb") as f1: #rb显示为二进制 _, ch_word_2_index,ch_index_2_word = pickle.load(f1) with open("datas\\english_vec.pkl","rb") as f2: _, en_word_2_index, en_index_2_word = pickle.load(f2) ch_corpus_len = len(ch_word_2_index) en_corpus_len = len(en_word_2_index) ch_word_2_index.update({"<PAD>":ch_corpus_len,"<BOS>":ch_corpus_len + 1 , "<EOS>":ch_corpus_len+2}) en_word_2_index.update({"<PAD>":en_corpus_len}) ch_index_2_word += ["<PAD>","<BOS>","<EOS>"] en_index_2_word += ["<PAD>"] 解释每行代码的含义

如果如果__如果__name如果__name__如果__name__ ==如果__name__ == "__如果__name__ == "__main如果__name__ == "__main__如果__name__ == "__main__":如果__name__ == "__main__":
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打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"如果__name__ == "__main__":
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则执行下列代码：

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打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

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打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

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打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取模如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取模式如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取模式，如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取模式，赋如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取模式，赋值如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取模式，赋值给如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取模式，赋值给f如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取模式，赋值给f1如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取模式，赋值给f1变如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取模式，赋值给f1变量如果__name__ == "__main__":
则执行下列代码：

如果torch可用的话，将device设置为"cuda:0"，否则设为"cpu"；
打开名为"datas\\chinese_vec.pkl"的文件，以二进制读取模式，赋值给f1变量。

class Seq2Seq(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len): super().__init__() self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len) self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss() def forward(self,en_index,ch_index): decoder_input = ch_index[:,:-1] label = ch_index[:,1:] encoder_hidden = self.encoder(en_index) decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden) pre = self.classifier(decoder_output) loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1)) return loss解释每行代码的含义

- `class Seq2Seq(nn.Module):`：定义一个名为 Seq2Seq 的类，继承自 nn.Module 类。
- `def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len):`：定义 Seq2Seq 类的初始化方法，接收六个参数。
- `super().__init__():`：调用父类 nn.Module 的初始化方法。
- `self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len)`: 创建一个 Encoder 对象，并将其保存在 Seq2Seq 类的 encoder 属性中。
- `self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len)`: 创建一个 Decoder 对象，并将其保存在 Seq2Seq 类的 decoder 属性中。
- `self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len)`: 创建一个线性层对象，将其保存在 Seq2Seq 类的 classifier 属性中。
- `self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss()`: 创建一个交叉熵损失函数对象，将其保存在 Seq2Seq 类的 cross_loss 属性中。
- `def forward(self,en_index,ch_index):`：定义 Seq2Seq 类的前向传播方法，接收两个参数。
- `decoder_input = ch_index[:,:-1]`: 将目标序列 ch_index 去掉最后一个元素，并赋值给 decoder_input。
- `label = ch_index[:,1:]`: 将目标序列 ch_index 去掉第一个元素，并赋值给 label。
- `encoder_hidden = self.encoder(en_index)`: 通过调用 Encoder 对象的 __call__ 方法，将源序列 en_index 作为输入，得到编码器的隐状态，并将其赋值给 encoder_hidden。
- `decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden)`: 通过调用 Decoder 对象的 __call__ 方法，将 decoder_input 和 encoder_hidden 作为输入，得到解码器的输出和隐状态，并将输出赋值给 decoder_output。
- `pre = self.classifier(decoder_output)`: 将 decoder_output 作为输入，通过调用线性层对象 self.classifier 得到预测值 pre。
- `loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1))`: 将 pre 和 label 通过交叉熵损失函数计算损失值 loss。
- `return loss`: 返回损失值 loss。