#@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...
Seq2Seq的PyTorch实现 - mathor (wmathor.com) 导包 import torch import numpy as np import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data 定义训练设备 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 处理文字,生成语料库,定义一些超参数 letter = [c for c in '...
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. ~...
这里我们需要定义Seq2Seq模型的编码器和解码器。 AI检测代码解析 importtorch.nnasnnclassEncoder(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size):super(Encoder,self).__init__()self.lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_size)defforward(self,input_seq):output,(hidden,cell)=self.lstm(input_seq)ret...
https://github.com/bentrevett/pytorch-seq2seq https://zhuanlan.zhihu.com/p/378802926 理解seq2seq 机器翻译:把一种语言翻译成另一种语言 语音识别:把一段语音识别出来,用文字表示 两个例子都有一个共同的特点,就是我们输入一段序列,然后输出也是一段序列,很好理解,正所谓Sequence-to-sequence 编码、上下文、...
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...
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...
在自然语言处理领域,序列到序列(Seq2Seq)模型是一种强大的方法,用于处理诸如机器翻译、对话生成等任务。这种模型将一个序列作为输入,并输出另一个序列,以解决从一种语言到另一种语言的翻译问题。在本教程中,我们将使用 PyTorch 框架来构建一个基本的 Seq2Seq 模型,并将其应用于简单的机器翻译任务。我们将采用编码...
在PyTorch 1.0 中,混合前端(Mixed Precision)是一种用于加速神经网络训练和推理的技术。通过使用不同精度的数据类型,如单精度浮点数(FP32)和半精度浮点数(FP16),混合前端可以在保持精度的同时,提高模型的运行效率。在本教程中,我们将介绍如何使用混合前端进行 seq2seq 模型的部署。首先,需要安装 PyTorch 1.0 和相关...
Seq2Seq(attention)的PyTorch实现_哔哩哔哩_bilibili 图解注意力机制https://wmathor.com/index.php/archives/1450/ https://wmathor.com/index.php/archives/1432/ 注意力机制 首先下图是一个encoder结构 这里把h1到的hm称之为output,把最后一个时刻的输出hm记作为s0,它们的值是相等的,接下来把s0和所有的hi做一...