罗列一些库出来见附件，并选用一到二个库，编写程序来解决中译英，英译中问题。

一些常用的机器翻译库包括：

1. Google Translate API
2. Microsoft Translator API
3. IBM Watson Language Translator
4. Baidu Translate API
5. Tencent AI Lab Translate API
6. Youdao Translate API
7. OpenNMT（基于神经网络的机器翻译框架）
8. Moses（基于传统统计机器翻译的框架）

以下是使用Google Translate API实现中英文互译的Python代码：

from googletrans import Translator

translator = Translator()

def translate(text, dest='en'):
    result = translator.translate(text, dest)
    return result.text

text = input('请输入要翻译的文本：')
translated_text = translate(text)
print(translated_text)

以下是使用OpenNMT实现中英文互译的Python代码：

import onmt

class Translator:
    def __init__(self, model_path):
        self.translator = onmt.Translator()
        self.translator.initialize(model_path, gpu=0)

    def translate(self, text):
        src_data = onmt.io.StringDataset([text], None, None, None)
        src_iterator = onmt.io.OrderedIterator(
            dataset=src_data, device='cuda:0',
            batch_size=1, train=False, sort=False,
            sort_within_batch=True, shuffle=False)
        tgt_iterator = self.translator.translate(
            src_iterator=src_iterator,
            batch_size=1,
            attn_debug=False)
        for batch in tgt_iterator:
            for pred in batch:
                translation = ' '.join(pred)
                return translation

model_path = 'path/to/your/model.pt'
translator = Translator(model_path)

text = input('请输入要翻译的文本：')
translated_text = translator.translate(text)
print(translated_text)

注意：以上代码中的model_path需要替换成你自己的模型文件路径。