transformer英汉翻译系统代码

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，最初由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于自然语言处理任务，包括机器翻译。对于英汉翻译系统代码，它通常涉及到编码器（Encoder）将源语言文本转换成上下文向量，和解码器（Decoder）生成目标语言文本的过程。

以下是一个简单的Python示例，使用Hugging Face的transformers库实现了一个基本的Transformer模型（如T5）用于翻译：

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

# 初始化模型和分词器
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-base')
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-base')

# 输入英文句子
input_text = "translate English to Chinese: This is a test."

# 对输入进行编码
inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# 进行翻译
translated_ids = model.generate(inputs)

# 将生成的ids转回文本
output_text = tokenizer.decode(translated_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(output_text)

这只是一个简化的例子，实际应用中可能需要进行更复杂的预处理、训练和评估步骤。