利用seq2seq的Decoder-Encoder机制实现序列生成模型（下）

利用seq2seq的Decoder-Encoder机制实现序列生成模型（下）
2018年05月11日 10:39 ai人工智能angtk
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这是我们准备参加竞赛用的知识帖子。希望大家通过学习过程中研究tensorflow源码。了解背景知识，再熟悉源码结构，编写简单例子。参加我们，就给我们留言吧

一、预处理

1、引入必要的包

打开source和target两个txt文件，并打印前十个数据

2、数据预处理

这个阶段主要对每个字母映射为唯一不同的数字

查看转换后的结果，可见每个字母都被映射为唯一的数字。

3、获取输入

4、定义Encoder层

5、定义decoder层输入

6、定义decoder层

二、定义seq2seq模型

7、模型定义

8、定义超参数

9、构造graph

10、对batch中的序列进行补全

11、定义生成器，用来获取batch

12、训练并保存模型

13、训练过程如下图所示：

三、测试

14、对源数据进行转换

15、测试图片：

16、最终的输出结果为：

我们专注深度学习社群，想参加我们，就给我们留言吧！

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