迷你seq2seq
在PyTorch中注意神经机器翻译的最小Seq2Seq模型。
此实现重点在于以下功能：
用于其他项目的模块化结构
最少的代码可读性
充分利用批次和GPU。
此实现依赖于来最大程度地减少数据集管理和预处理部分。
型号说明
编码器：双向GRU
解码器：具有注意机制的GRU
注意：
要求
GPU和CUDA
Python3
火炬
火炬文本
空间
麻木
智慧（可选）
通过这样做下载令牌生成器：
python -m spacy download de
python -m spacy download en
参考文献
基于以下实现
2021-04-05 12:49:20
6KB
1
基于词向量的机器翻译Python代码，其中train_word2vec_model.py为训练词向量代码，test.py为测试翻译结果代码。（本文件夹不包含词向量模型、训练集和测试集，仅为代码！！！）
2021-04-01 15:20:00
30KB
1
Applied Research on Customer's Consumption Behavior
2021-03-27 20:24:01
6.57MB
1