基于attention的seq2seq机器翻译实践详解

思路 文本处理，这里我是以eng_fra的文本为例，每行是english[tab]french，以tab键分割。获取文本，清洗。 分别建立字典，一个english，一个french。 根据字典写好seq2id的函数（文本序列->数字序列），并调用将文本序列化。 初始化Encoder，Decoder模型；选择合适的优化器；设置lr，epochs等参数； 开始循环迭代： 1.因为文本太大，这里是随机选择某句进行训练。 2.句子通过Encoder，Encoder产生新的隐层和每层的输出；再将开始标志通过传给Decoder结合Encoder的隐层和每层的输出（期间用到attention，下面详细讲解）