keras实现seq2seq代码python

以下是一个简单的基于Keras的seq2seq代码实现，用于将英文短语翻译成法语短语：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense

# 定义输入序列
encoder_inputs = Input(shape=(None, num_encoder_tokens))
# LSTM编码器
encoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_inputs)
# 保留编码器状态
encoder_states = [state_h, state_c]

# 定义解码器输入
decoder_inputs = Input(shape=(None, num_decoder_tokens))
# LSTM解码器
decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)
decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

# 定义模型
model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')

# 训练模型
model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          validation_split=0.2)

在这个例子中，我们使用了一个LSTM编码器和一个LSTM解码器，并将它们连接起来作为一个seq2seq模型。我们还使用了一个Dense层来将解码器的输出转换成概率分布，以便选择下一个预测字符。最后，我们将所有的模型组件组装成一个Keras模型，并使用rmsprop优化器和分类交叉熵损失函数来进行训练。