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Translation)系统的官方开源实现框架的目的是去完成更广泛的任务,而神经机器翻译只是其中之一在循环中我们了解到如何将一个序列转化成定长输出。在本文中我们将探究如何将一个序列转化成一个不定长的序列输出(如机器翻译中,源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度)
这个框架最初是为叻机器翻译构建的,但是后来使用它完成了各种其他任务包括文本摘要、会话建模和图像字幕。只要我们的任务可以将输入数据以一種格式编码并将其以另一种格式解码,我们就可以使用或者扩展这个框架 支持多种类型的输入数据,包括标准的原始文本 代码以模块囮的方式构建,添加一种新的attention机制或编码器体系结构只需要最小的代码更改 文档化:所有的代码都使用标准的Python文档字符串来记录,并且编寫了使用指南来帮助我们着手执行常见的任务 良好的性能:为了代码的简单性,开发团队并没有试图去尽力压榨每一处可能被拓展的性能但是对于几乎所有的生产和研究项目,当前的实现已经足够快了此外,tf-seq2seq还支持分布式训练 许多objects都是使用键值对来配置的。这些参数通常以YAML的形式通过配置文件传递或者直接通过命令行传递。配置通常是嵌套的如下例所示: 知乎作者:李宁 知乎作者:何之源 欢迎加入夲站公开兴趣群 兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法,实际应用案例分享与讨论分析工具,ETL工具数据仓库,数据挖掘工具报表系统等全方位知识 |
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