文章目录一、案例介绍二、代码实现1.数据预处理2.编码器3.解码器4.基于注意力机制的解码器5.训练函数6.画图和评估函数总结一、案例介绍今天要实现的一个案例是用RNN和注意力机制实现seq2seq的一个英译法的任务，将通过encoder和decoder对语言进行编码和解码。所使用的数据就是一句英文对应一句法文（像下面的图片这样），总共有135842条数据，被保存在一个txt文件中。二、代码实现1

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、基本介绍二、代码实现1.了解数据2.构建网络、损失函数、优化器3.训练模型4.模型保存与加载5.测试6.GPU总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供

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问题描述：跑卷积神经网络的时候encoder报了错TypeError: embedding(): argument ‘indices’ (position 2) must be Tensor, not list上一个输出的结果是一个列表，这里需要的是个张量，因此报错。a=[torch.tensor([53, 14, 12, 36, 32, 54, 53, 42,8, 12, 54,1, 42,1,

Open Babel是很好用的生化数据格式转换工具，有window和linux的版本，今天介绍linux版里的相关命令。