序列到序列（Seq2Seq）模型是自然语言处理领域中的一个重要模型，它能够将一个序列转换为另一个序列。在 PyTorch 中，实现 Seq2Seq 模型非常方便。
模型结构
Seq2Seq 模型通常由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。
- 编码器：将输入序列编码成一个固定长度的向量。
- 解码器：将编码器的输出向量解码成输出序列。
实现步骤
- 数据准备：首先需要准备输入和输出数据。
- 定义模型：使用 PyTorch 定义编码器和解码器模型。
- 训练模型：使用训练数据训练模型。
- 评估模型：使用测试数据评估模型性能。
示例代码
以下是一个简单的 Seq2Seq 模型示例：
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更多资源
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