本文爲利用seq2seq實現單詞序列轉換的代碼，開發環境爲jupyter，tensorflow版本爲1.2.1
實驗數據和程序文件見鏈接：https://pan.baidu.com/s/1YDkaQFvWuKN8KAT1aQ4Z0A
一、預處理
1、引入必要的包
打開source和target兩個txt文件，並打印前十個數據
2、數據預處理
這個階段主要對每個字母映射爲唯一不同的數字
查看轉換後的結果，可見每個字母都被映射爲唯一的數字。
3、獲取輸入
4、定義Encoder層
5、定義decoder層輸入
6、定義decoder層
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這裏注意：如果tensorflow版本低於1.2.1，需要將 training_decoder_output, _,_ 和predicting_decoder_output, _,_分別改成training_decoder_output, _和predicting_decoder_output, _,_
原因是因爲1.2.1版本中 tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode（）函數返回三個參數。而低於1.2.1版本則只返回兩個參數。
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二、定義seq2seq模型
7、模型定義
8、定義超參數
9、構造graph
10、對batch中的序列進行補全
11、定義生成器，用來獲取batch
12、訓練並保存模型
13、訓練過程如下圖所示：
三、測試
14、對源數據進行轉換
15、測試圖片：
16、最終的輸出結果爲：
