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）

使用 seq2seq 模型和基于注意力机制的 seq2seq 模型（AttSeq2Seq）模型两种方法，实现 MNIST 数据集分类

Seq2Seq技术，全称Sequence to Sequence，它被提出于2014年，最早由两篇文章独立地阐述了它主要思想，分别是Google Brain团队的《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》和Yoshua Bengio团队的《Learning Phrase Representation using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation》。这两篇文章不谋而合地提出了相似的解决思路，Seq2Seq由此产生。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「我把梦想卖了，换成了柴米油盐」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/leva345/article/details/119755540

Pytorch-seq2seq-光束搜索 带有注意力和贪婪搜索/波束搜索的Seq2Seq模型，用于在PyTorch中进行神经机器翻译。 此实现着重于以下功能： 用于其他项目的模块化结构 最少的代码以提高可读性 充分利用批处理和GPU。 解码方法贪婪搜索 解码方法波束搜索 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。 Seq2Seq型号说明 seq2seq的主要结构采用 编码器：双向GRU 解码器：具有注意机制的GRU 注意力 解码方式 贪婪的搜索 光束搜索 要求 CUDA Python 3.6 PyTorch 1.4 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 去做 添加日志 更改为支持gpu和cpu，目前是基于gpu的代码实现

dynamic-seq2seq 欢迎关注我的另一个项目 基于中文语料和dynamic_rnn的seq2seq模型 Update: 修复loss计算bug 修复batch_size大于1时的计算bug Requirements tensorflow-1.4+ python2.7 (暂时未对python3 兼容) requests jieba cPickle numpy 谷歌最近开源了一个seq2seq项目 tensorflow推出了dynamic_rnn替代了原来的bucket，本项目就是基于dynamic_rnn的seq2seq模型。 这里我构建了一些对话预料，中文语料本身就比较稀缺，理论上来说语料越多模型的效果越好，但会遇到很多新的问题，这里就不多作说明。 对话语料分别在data目录下 Q.txt A.txt中，可以替换成你自己的对话语料。 用法: # 新增小黄鸡语料 # 添加 pyt

pytorch聊天机器人 使用PyTorch的Seq2Seq聊天机器人实现功能：Seq2Seq +光束搜索+ antiLM 要求 Python3 火炬0.3 语料库 用法 训练 python train . py 测试 python console python console . py . / ckpt model 光束搜索示例： me: hi . Bot: how can i help you ? score:-0.66 Bot: where are you going to go ? score:-0.66 Bot: i am sorry to hear that . what can i do for you ? score:-0.67 Bot: where are you going ? score:-0.68 Bot: how are you goi

Seq2Seq案例 最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分，即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量，Encoder通过学习输入，将其编码成一个固定大小的状态向量S，继而将S传给Decoder，Decoder再通过对状态向量S的学习来进行输出。

深度学习课程（完整代码课件）Seq2Seq网络,包括完整的代码和课件

压缩包包含训练好的模型，提供test.py脚本可直接使用，并提供可视化的输出。采用pytorch实现了简单法语-英语的翻译。模型采用attention-seq2seq，编码器和解码器采用gru实现。支持windows和linux操作系统。

压缩包包含训练好的模型，提供test.py脚本可直接使用，并提供可视化的输出。支持windows和linux操作系统。采用pytorch实现中英翻译，采用GRU实现编解码器。内含处理好的数据集，也提供训练过程绘制，注意力机制可视化。