怎么用sequencial构建seq2seq

使用Sequential构建Seq2Seq模型需要注意以下几点：

1. 将输入序列和输出序列分别作为两个不同的模型输入。
2. 对于编码器和解码器模型，需要分别对它们进行定义和训练。
3. 在定义解码器时，需要将编码器的输出作为解码器的输入，同时解码器的第一个输入应该是一个开始标记。

下面是一个使用Sequential构建Seq2Seq模型的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, RepeatVector, TimeDistributed

# 定义编码器模型
encoder_model = Sequential()
encoder_model.add(LSTM(256, input_shape=(input_seq_len, input_vocab_size)))

# 定义解码器模型
decoder_model = Sequential()
decoder_model.add(LSTM(256, input_shape=(output_seq_len, output_vocab_size), return_sequences=True))
decoder_model.add(TimeDistributed(Dense(output_vocab_size, activation='softmax')))
decoder_model.add(RepeatVector(input_seq_len))

# 定义Seq2Seq模型
model = Sequential()
model.add(encoder_model)
model.add(decoder_model)

以上代码中，我们首先定义了编码器模型和解码器模型。其中，编码器模型使用LSTM层对输入序列进行编码，解码器模型使用LSTM层对输出序列进行解码，并使用TimeDistributed层将输出序列的每个时间步都映射到一个新的维度。最后，我们将编码器模型和解码器模型连接起来，构建Seq2Seq模型。

需要注意的是，以上示例代码仅供参考，具体实现可能会因数据集和任务的不同而有所不同。