在完成基本的torchtext之后,找到了这个教程,《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。 这个项目主要包括了6个子项目 1. ~~使用神经网络训练Seq2Seq~~ 2. ~~使用RNN encoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译~~ 3. ~~使用共同学习完成NMT的构建和翻译~~ 4. ~~打包填充序列、掩码和推理~~ 5. ~...
序列到序列学习(seq2seq) 正如我们在 9.5节 中看到的, 机器翻译中的输入序列和输出序列都是长度可变的。 为了解决这类问题,我们在 9.6节中 设计了一个通用的”编码器-解码器“架构。 本节,我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器, 并将其应用于序列到序列(sequence to sequence,seq2seq)类的学习任务 ...
然后我们定义编码器,解码器,然后定义我们放置在设备上的Seq2Seq模型。 INPUT_DIM =len(SRC.vocab) OUTPUT_DIM =len(TRG.vocab) ENC_EMB_DIM =256DEC_EMB_DIM =256HID_DIM =512N_LAYERS =2ENC_DROPOUT =0.5DEC_DROPOUT =0.5enc=Encoder(INPUT_DIM,ENC_EMB_DIM,HID_DIM,N_LAYERS,ENC_DROPOUT) dec=Decod...
#@saveclassSeq2SeqEncoder(d2l.Encoder):"""用于序列到序列学习的循环神经网络编码器"""def__init__(self, vocab_size, embed_size, num_hiddens, num_layers, dropout=0, **kwargs):super(Seq2SeqEncoder, self).__init__(**kwargs) self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)# 嵌入...
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PyTorch教程10.7之用于机器翻译的编码器-解码器Seq2Seq 在所谓的 seq2seq 问题中,如机器翻译(如第 10.5 节所述),其中输入和输出均由可变长度的未对齐序列组成,我们通常依赖编码器-解码器架构(第10.6 节)。在本节中,我们将演示编码器-解码器架构在机器翻译任务中的应用,其中编码器和解码器均作为 RNN 实现(Cho...
在Pytorch中，可以使用内置的nn.Seq2Seq模块或自定义实现Seq2Seq模型。自定义实现时，需要定义编码器和解码器，以及可能的注意力机制。Pytorch还提供了丰富的API来支持各种注意力机制的实现，如nn.MultiheadAttention等。综上所述，Pytorch中的Seq2Seq模型是一种强大的序列到序列学习工具，通过编码器解码器...
简介:在本文中,我们将通过使用 PyTorch 框架来展示一个基本的 Seq2Seq(序列到序列)模型,并实现一个简单的机器翻译系统。我们将使用编码器-解码器架构,这是 Seq2Seq 模型的一种常见形式。 文心大模型4.5及X1 正式发布 百度智能云千帆全面支持文心大模型4.5/X1 API调用 立即体验 在自然语言处理领域,序列到序列(Seq...
简介: 在PyTorch中使用Seq2Seq构建的神经机器翻译模型 9.Seq2Seq(编码器+解码器)代码实现classSeq2Seq(nn.Module): def__init__(self, Encoder_LSTM, Decoder_LSTM): super(Seq2Seq, self).__init__() self.Encoder_LSTM=Encoder_LSTMself.Decoder_LSTM=Decoder_LSTM...
在开始构建seq2seq模型之前,我们需要创建一个Encoder,Decoder,并在seq2seq模型中创建它们之间的接口。 让我们通过德语输入序列“ Ich Liebe Tief Lernen”,该序列翻译成英语“ I love deep learning”。 LSTM编码器体系结构。X轴对应于时间步长,Y轴对应于批量大小 ...