本项目提供了一个基于PyTorch的Seq2Seq模型实现，包含了注意力机制和束搜索算法。相比传统的贪心搜索方法，束搜索可以生成更高质量的序列预测结果，在机器翻译等任务中表现出色。
PyTorch-seq2seq-光束搜索带有注意力机制的Seq2Seq模型在神经机器翻译中的应用。此实现注重以下几点：模块化结构以适应其他项目需求；代码简洁，便于阅读；充分利用批处理与GPU加速。
解码方法包括：
1. 贪婪搜索
2. 光束搜索
该实现依赖于外部工具来简化数据集管理和预处理工作。Seq2Seq模型的架构如下：
- 编码器：双向GRU网络。
- 解码器：带有注意力机制的GRU。
注意解码方式包括：
1. 贪婪搜索
2. 光束搜索
该实现要求环境配置如下：
- CUDA
- Python 3.6
- PyTorch 1.4
- 火炬文本空间（可选）
此外，需要通过以下命令下载所需令牌生成器：
```
python -m spacy download de
python -m spacy download en
```
最后，为了支持GPU和CPU环境的切换，请在代码中进行相应的调整。当前实现基于GPU配置。
5星
