编写html的软件有哪些东莞seo优化案例

我们使用基于GRU的编码器和解码器来在Keras中实现这一方法。选择GRU而不是LSTM，会让事情变得简单一些，因为GRU只有一个状态向量，而LSTM有多个状态向量。首先是编码器，如代码清单11-28所示。

代码清单11-28　基于GRU的编码器

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layersembed_dim = 256
latent_dim = 1024source = keras.Input(shape=(None,), dtype="int64", name="english")  ←----不要忘记掩码，它对这种方法来说很重要
x = layers.Embedding(vocab_size, embed_dim, mask_zero=True)(source)  ←----这是英语源句子。指定输入名称，我们就可以用输入组成的字典来拟合模型
encoded_source = layers.Bidirectional(layers.GRU(latent_dim), merge_mode="sum")(x)  ←----编码后的源句子即为双向GRU的最后一个输出

接下来，我们来添加解码器——一个简单的GRU层，其初始状态为编码后的源句子。我们再添加一个Dense层，为每个输出时间步生成一个在西班牙语词表上的概率分布，如代码清单11-29所示。

代码清单11-29　基于GRU的解码器与端到端模型

past_target = keras.Input(shape=(None,), dtype="int64", name="spanish")  ←----这是西班牙语目标句子
x = layers.Embedding(vocab_size, embed_dim, mask_zero=True)(past_target)  ←----不要忘记使用掩码
decoder_gru = layers.GRU(latent_dim, return_sequences=True)
x = decoder_gru(x, initial_state=encoded_source)  ←----编码后的源句子作为解码器GRU的初始状态
x = layers.Dropout(0.5)(x)
target_next_step = layers.Dense(vocab_size, activation="softmax")(x)  ←----预测下一个词元
seq2seq_rnn = keras.Model([source, past_target], target_next_step)  ←----端到端模型：将源句子和目标句子映射为偏移一个时间步的目标句子

在训练过程中，解码器接收整个目标序列作为输入，但由于RNN逐步处理的性质，它将仅通过查看输入中第0～N个词元来预测输出的第N个词元（对应于句子的下一个词元，因为输出需要偏移一个时间步）​。这意味着我们只能使用过去的信息来预测未来——我们也应该这样做，否则就是在作弊，这样生成模型在推断过程中将不会生效。下面开始训练模型，如代码清单11-30所示。

代码清单11-30　训练序列到序列循环模型

seq2seq_rnn.compile(optimizer="rmsprop",loss="sparse_categorical_crossentropy",metrics=["accuracy"])
seq2seq_rnn.fit(train_ds, epochs=15, validation_data=val_ds)

我们选择精度来粗略监控训练过程中的验证集性能。模型精度为64%，也就是说，平均而言，该模型在64%的时间里正确预测了西班牙语句子的下一个单词。然而在实践中，对于机器翻译模型而言，下一个词元精度并不是一个很好的指标，因为它会假设：在预测第N+1个词元时，已经知道了从0到N的正确的目标词元。实际上，在推断过程中，你需要从头开始生成目标句子，不能认为前面生成的词元都是100%正确的。现实世界中的机器翻译系统可能会使用“BLEU分数”来评估模型。这个指标会评估整个生成序列，并且看起来与人类对翻译质量的评估密切相关。最后，我们使用模型进行推断，如代码清单11-31所示。我们从测试集中挑选几个句子，并观察模型如何翻译它们。我们首先将种子词元"[start]“与编码后的英文源句子一起输入解码器模型。我们得到下一个词元的预测结果，并不断将其重新输入解码器，每次迭代都采样一个新的目标词元，直到遇到”[end]"或达到句子的最大长度。

代码清单11-31　利用RNN编码器和RNN解码器来翻译新句子

import numpy as np
spa_vocab = target_vectorization.get_vocabulary()  ←---- (本行及以下1行)准备一个字典，将词元索引预测值映射为字符串词元
spa_index_lookup = dict(zip(range(len(spa_vocab)), spa_vocab))
max_decoded_sentence_length = 20def decode_sequence(input_sentence):tokenized_input_sentence = source_vectorization([input_sentence])decoded_sentence = "[start]"  ←----种子词元for i in range(max_decoded_sentence_length):tokenized_target_sentence = target_vectorization([decoded_sentence])next_token_predictions = seq2seq_rnn.predict(  ←---- (本行及以下2行)对下一个词元进行采样[tokenized_input_sentence, tokenized_target_sentence])sampled_token_index = np.argmax(next_token_predictions[0, i, :])sampled_token = spa_index_lookup[sampled_token_index]  ←---- (本行及以下1行)将下一个词元预测值转换为字符串，并添加到生成的句子中decoded_sentence += " " + sampled_tokenif sampled_token == "[end]":  ←----退出条件：达到最大长度或遇到停止词元breakreturn decoded_sentencetest_eng_texts = [pair[0] for pair in test_pairs]
for _ in range(20):input_sentence = random.choice(test_eng_texts)print("-")print(input_sentence)print(decode_sequence(input_sentence))

请注意，这种推断方法虽然非常简单，但效率很低，因为每次采样新词时，都需要重新处理整个源句子和生成的整个目标句子。在实际应用中，你会将编码器和解码器分成两个独立的模型，在每次采样词元时，解码器只运行一步，并重新使用之前的内部状态。翻译结果如代码清单11-32所示。对于一个玩具模型而言，这个模型的效果相当好，尽管它仍然会犯许多低级错误。

代码清单11-32　循环翻译模型的一些结果示例

Who is in this room?
[start] quién está en esta habitación [end]
-
That doesn't sound too dangerous.
[start] eso no es muy difícil [end]
-
No one will stop me.
[start] nadie me va a hacer [end]
-
Tom is friendly.
[start] tom es un buen [UNK] [end]

有很多方法可以改进这个玩具模型。编码器和解码器可以使用多个循环层堆叠（请注意，对于解码器来说，这会使状态管理变得更加复杂）​，我们还可以使用LSTM代替GRU，诸如此类。然而，除了这些调整，RNN序列到序列学习方法还受到一些根本性的限制。源序列表示必须完整保存在编码器状态向量中，这极大地限制了待翻译句子的长度和复杂度。这有点像一个人完全凭记忆翻译一句话，并且在翻译时只能看一次源句子。RNN很难处理非常长的序列，因为它会逐渐忘记过去。等到处理序列中的第100个词元时，模型关于序列开始的信息已经几乎没有了。这意味着基于RNN的模型无法保存长期上下文，而这对于翻译长文档而言至关重要。正是由于这些限制，机器学习领域才采用Transformer架构来解决序列到序列问题。我们来看一下。