本文详细解析了基于RNN的Encoder-Decoder模型核心逻辑与实现。Encoder将输入序列压缩为固定维度的隐藏状态（如"我爱中国"→语义向量），Decoder则基于该状态逐步生成目标序列（如"I love China"）。文章通过参数定义、网络层设计、前向传播流程的拆解，配合完整代码实现，展示了编码器如何通过词嵌入和GRU处理序列，解码器如何结合历史信息预测下一个单词。该架构适用于机器翻

了解Transformer背景。

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本文介绍了PyTorch的基本操作，重点讲解了张量的创建、形状调整、索引切片和数学运算。PyTorch凭借动态计算图的灵活性、与Python生态的无缝衔接以及在NLP领域的优势，成为深度学习的重要工具。文章通过代码示例展示了如何创建张量、调整形状、进行数学运算等核心操作，帮助读者快速掌握PyTorch的基础知识。

在真实NLP项目开发里，结合该项目架构，推荐按从底层到上层、从基础到业务的顺序编码，保障架构清晰与功能验证顺畅：先编写`utils.py`实现通用工具函数，构建`data`目录的数据加载逻辑；接着在`models/bert.py`定义BERT模型结构；再于`train_eval.py`写训练和评估逻辑，验证模型效果；之后用`run.py/run1.py`封装训练入口、`predict.py`实现推

2018 年凭借 BERT 一战成名的 Transformer，凭啥干掉 LSTM 成为 NLP 顶流？本文带你扒一扒这个能并行训练、长文本理解超给力的模型架构，从诞生背景到编码器、解码器的 “五脏六腑” 全解析，看它如何撑起机器翻译、文本生成等 NLP 半壁江山。

本文深入解析了基于GRU的RNN模型中输入输出维度变化过程。首先介绍了编码器结构，包含词嵌入层和GRU层输入数据初始形态为(batch_size, seq_len)，经过词嵌入层后变为(batch_size, seq_len, hidden_size)。GRU层处理时，输出output保持相同维度，而hidden状态的维度为(1, batch_size, hidden_size)。文章通过表格清晰

`MyDataset`这货，堪称PyTorch的“文本翻译机”——专把人类话儿转成模型能啃的张量。出身自带光环：继承`Dataset`名门，会三招绝活：- `__init__`：先把文本对（比如英→法）打包存好，数清楚有多少份；- `__len__`：报个数，让`DataLoader`知道得跑几趟；- `__getitem__`：核心操作！给单词发“数字身份证”（用词表转索引），贴个“结束贴”（E

把注意力机制比作“查词典”，绝了！步骤超简单：先给词典贴标签（Key/Value），再明确查啥（Query），接着算相关度，最后按权重抓重点。为啥比传统模型牛？就像人翻译时会盯着关键句，它也能“抓大放小”，翻译更准。说白了，这机制就是让AI学会“有重点地看”——够直接，够形象吧？