LSTM+attention机制 Python代码

以下是一个简单的基于LSTM和attention机制的Python代码：

import tensorflow as tf

# define variables
input_seq_len = 10 # 输入序列长度
output_seq_len = 10 # 输出序列长度
hidden_dim = 128 # LSTM隐藏层维度
embedding_dim = 100 # 词向量维度

# define inputs
encoder_inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(input_seq_len,))
decoder_inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(output_seq_len,))

# define embedding layers
enc_emb =  tf.keras.layers.Embedding(input_dim=100, output_dim=embedding_dim)
dec_emb =  tf.keras.layers.Embedding(input_dim=100, output_dim=embedding_dim)

# define LSTM layers
encoder_lstm = tf.keras.layers.LSTM(units=hidden_dim, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_lstm = tf.keras.layers.LSTM(units=hidden_dim, return_sequences=True, return_state=True)

# encode inputs
encoder_inputs_emb = enc_emb(encoder_inputs)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_inputs_emb)

# decode inputs
decoder_inputs_emb = dec_emb(decoder_inputs)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs_emb, initial_state=[state_h, state_c])

# define attention layer
attention = tf.keras.layers.dot([decoder_outputs, encoder_outputs], axes=[2, 2])
attention = tf.keras.layers.Activation('softmax')(attention)

context = tf.keras.layers.dot([attention, encoder_outputs], axes=[2, 1])
decoder_combined_context = tf.keras.layers.concatenate([context, decoder_outputs])

# pass through dense layer and softmax activation
output = tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(hidden_dim, activation="softmax"))(decoder_combined_context)

# define model
model = tf.keras.models.Model(inputs=[encoder_inputs, decoder_inputs], outputs=[output])

# compile model
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=0.01), loss='categorical_crossentropy')

该代码使用了TensorFlow作为主要框架，并采用了LSTM和attention机制来构建一个机器翻译模型。模型的输入和输出均为数字序列，输出为根据输入序列生成的另一语言的数字序列，主要有以下步骤：

1. 定义输入和输出序列的长度和词向量维度。
2. 定义输入层。
3. 定义嵌入层将输入的数字序列映射为词向量形式。
4. 定义LSTM层并对输入进行编码。
5. 对输出数字序列同样进行嵌入和LSTM编码。
6. 定义attention层对两个输入序列的信息进行关联。
7. 将attention的输出与LSTM层的输出级联，并通过全连接层进行转换。
8. 定义模型并编译，使用RMSprop梯度下降算法进行优化。