PyTorch实现的基于RNN的seq2seq序列到序列架构

seq2seq seq2seq-pytorch是一个框架，用于在实现的基于注意力的序列到序列模型。 该框架具有用于seq2seq模型，训练，推理，检查点等的模块化和可扩展组件。 介绍 Seq2seq将一个序列转换为另一序列。 它通过使用递归神经网络（RNN）或更经常使用LSTM或GRU来避免梯度消失的问题。 每个项目的上下文是上一步的输出。 主要组件是一个编码器和一个解码器网络。 编码器将每个项目转换为包含该项目及其上下文的相应隐藏向量。 解码器使用先前的输出作为输入上下文来逆转该过程，将向量转换为输出项。 安装 此项目建议使用Python 3.6或更高版本。 我建议为此项目创建一个新的虚拟环境（使用virtualenv或conda）。 先决条件 Numpy： pip install numpy （有关安装Numpy的问题，请参阅）。 PyTorch：请访问以在您的环境中安装该版本。