什么是Seq2Seq?

Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)是一种处理序列数据的深度学习架构,常用于机器翻译、文本摘要等任务。

seq2seq_模型

TensorFlow实现步骤

  1. 数据准备
    使用tf.data构建数据管道,示例代码:

    dataset = tf.data.TextLineDataset("data.txt")
    
  2. 模型构建
    定义编码器-解码器结构,包含:

    • 编码器:将输入序列编码为上下文向量
    • 解码器:基于上下文生成输出序列
    tensorflow_model
  3. 训练与推理
    通过tf.keras训练模型,使用注意力机制提升性能。
    预测时可调用model.generate()方法。

扩展学习

小贴士

🔍 图片关键词可替换为具体场景,如:

  • seq2seq_结构
  • tensorflow_训练过程
  • attention_机制

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