讲解代码并帮助我理解记忆---**Title:** 文本序列应用实例：机器翻译 **Logo/Text:** 广州软件学院 SOFTWARE ENGINEERING INSTITUTE OF GUANGZHOU **Section Header:** □ Encoder建立过程【重点】 **List Item:** ✓ 输入层、Embedding、LSTM、输出层 **Code Block:** ```python from keras.layers import Input,LSTM,Dense,Embedding from keras.models import Model, load_model hidden_size_1 = 64 hidden_size_2 = 128 encoder_input = Input(shape = (max_length,)) x = Embedding(eng_vocab_size, hidden_size_1, mask_zero=True, name='ENG')(encoder_input) encoder_output,encoder_h,encoder_c = LSTM(hidden_size_2, return_state=True, name='Encoder')(x) encoder_state = [encoder_h,encoder_c] ```

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欢迎学习机器翻译中的编码器构建。编码器是序列到序列模型的重要组成部分，它将源语言的文本序列转换为包含语义信息的上下文向量。编码器主要包含四个层次：输入层接收原始文本序列，Embedding层将词索引转换为密集向量，LSTM层处理序列信息，最后输出编码器状态用于解码器。 现在我们来分析编码器代码的第一部分。首先导入必要的Keras组件：Input用于定义输入层，LSTM是长短期记忆网络，Dense是全连接层，Embedding是词嵌入层，Model用于构建模型。接下来设置两个重要参数：hidden_size_1设为64，作为词嵌入的维度；hidden_size_2设为128，作为LSTM的隐藏单元数。这些参数决定了模型的容量和表达能力。 接下来分析输入层和Embedding层的构建。输入层使用Input函数定义，shape参数指定输入序列的长度为max_length，每个位置存储一个词汇表中的索引。Embedding层将这些整数索引转换为密集的向量表示。eng_vocab_size参数指定词汇表大小，hidden_size_1指定每个词向量的维度。mask_zero参数设为True，使模型能够忽略序列中的填充值，这对处理变长序列非常重要。 现在分析LSTM层的构建和状态提取。LSTM层使用128个隐藏单元，这决定了模型的记忆容量。关键参数return_state设为True，使LSTM不仅返回每个时间步的输出序列，还返回处理完整个输入后的最终状态。LSTM返回三个部分：encoder_output是序列输出，encoder_h是最终隐藏状态，encoder_c是最终单元状态。最后将隐藏状态和单元状态组合成encoder_state，这就是编码器的核心输出，包含了输入序列的完整语义信息。 最后总结编码器的完整构建流程。编码器将源语言文本序列通过四个步骤转换为语义向量：首先输入层接收文本序列，然后Embedding层将词索引转为密集向量，接着LSTM层处理序列并提取语义信息，最后输出编码器状态。这个状态包含了源语言的完整语义信息，将作为解码器的初始状态，指导目标语言的生成。编码器是机器翻译模型的核心组件，实现了从变长文本到固定向量的转换，为高质量翻译奠定了基础。