def translate(model, src, data_loader, config): src_vocab = data_loader.de_vocab tgt_vocab = data_loader.en_vocab src_tokenizer = data_loader.tokenizer['de'] model.eval() tokens = [src_vocab.stoi[tok] for tok in src_tokenizer(src)] # 构造一个样本 num_tokens = len(tokens) src = (torch.LongTensor(tokens).reshape(num_tokens, 1)) # 将src_len 作为第一个维度 with torch.no_grad(): tgt_tokens = greedy_decode(model, src, max_len=num_tokens + 5, start_symbol=data_loader.BOS_IDX, config=config, data_loader=data_loader).flatten() # 解码的预测结果 return " ".join([tgt_vocab.itos[tok] for tok in tgt_tokens]).replace("<bos>", "").replace("<eos>", "")
时间: 2024-02-04 15:04:03 浏览: 33
这段代码是什么意思?
这段代码是一个使用seq2seq模型进行翻译的函数。它需要一个seq2seq模型,一个源语言句子(src),一个数据加载器(data_loader)和一个配置文件(config)作为输入。
首先,从数据加载器中获取源语言词表(src_vocab)、目标语言词表(tgt_vocab)和源语言分词器(src_tokenizer)。然后,将源语言句子分词,将每个单词转化为其在词表中的索引,构成token序列tokens。
接下来,将token序列tokens转化为PyTorch的LongTensor,并reshape成形状为(num_tokens, 1)的张量,其中num_tokens为token序列的长度。这个张量作为模型的输入,调用greedy_decode函数进行解码,得到目标语言的token序列tgt_tokens。
最后,将目标语言的token序列tgt_tokens转化为单词序列,通过join函数连接单词,将结果作为翻译结果返回。在转化为单词序列之前,需要将BOS(Beginning of Sentence)和EOS(End of Sentence)标记从序列中删除。
相关问题
train_iter, src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_data_nmt(batch_size, num_steps) 这是什么意思
这行代码的意思是使用d2l模块中的load_data_nmt函数来加载训练数据集,并将其划分为大小为batch_size、长度为num_steps的批次。函数还返回源语言和目标语言的词汇表,用于后续的模型训练和推理。
src_vocab,tgt_vocab的含义
src_vocab和tgt_vocab分别是源语言词汇表和目标语言词汇表的缩写。
src_vocab是指源语言词汇表,它包含了源语言中所有可能出现的词汇。在自然语言处理任务中,通常将源语言文本作为输入,例如机器翻译任务中的原文。src_vocab用于将源语言文本中的单词或符号映射到一个唯一的整数标识。这样做的目的是方便模型对输入进行处理和计算。
tgt_vocab是指目标语言词汇表,它包含了目标语言中所有可能出现的词汇。在机器翻译任务中,tgt_vocab通常表示翻译后的目标语言的词汇。与src_vocab类似,tgt_vocab也用整数标识来表示目标语言的单词或符号,以便模型进行处理和计算。
通过使用src_vocab和tgt_vocab,我们可以将源语言和目标语言的文本转化为模型可以理解和处理的数字表示形式。这有助于在机器翻译等任务中进行训练和推理过程。
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