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蓝灯鱼 Tf2.0+基于注意力的神经机器翻译训练发布过程本篇是人工智能、机器翻译的干货文章面向从事人工智能的研发工程师和翻译领域的职业从业者。意在译员能更好的从计算机编程角度理解机器翻译的代码实现过程。同时也和机器翻译开发工程师共同分享源码的快乐。
实例是采用当下最新的tensorflow2.0+框架实现transforme r模型Attention注意力、MultiHeadAttention 多头注意力 、位置嵌入、掩码、按层提取翻译结果、 Flask服务发布。实例代码为完整代码拷贝即可运行如果有兴趣获得完整的.py代码请在公众号下留言获得代码文件。
本文章主要是tensorflow2.0官方教程的模拟整理而来喜欢原版和英文阅读的请参考官方教程。官方为葡萄牙语和英语的翻译只有训练和预测过程。未给出中文实例、也丌能发布应用。
实例用1000W数据训练后的结果参考
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整个过程可以分一下几个步骤
1. 创建机器翻译模型训练数据。
2. 模型编写和超参数设置。
3. 训练模型。
4. 发布模型应用服务
5. 验证机器翻译模型结果
公共参数HyperParams.py
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1.创建机器翻译模型训练数据。生成源语言和目标语言的词典
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注意如果数据量过大会内存溢出。本人用1000W数据发生此情况另外利用jieba分词重新生成了subword的中文的词典。
2.模型编写和超参数设置。 transformer_model.py
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