【PYTORCH】官方的turoria实现中英文翻译
参考
https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html
背景
pytorch官方的是seq2seq是法语到英文，做了一个中文到英文的。
数据集
下载后解压，使用的data\testsets\devset\UNv1.0.devset.zh和UNv1.0.devset.en，因为电脑配置不行，所以只选取了100行来训练。
https://www.un.org/dgacm/sites/www.un.org.dgacm/files/files/UNCORPUS/UNv1.0.testsets.tar.gz
具体代码
行数太多，放在了gitee上。
https://gitee.com/likexiang/source-code-records/blob/master/pythonTranslationZHToEn.py
问题
会出现部分这种解析出来是0的，但是又翻译对了，不知道是怎么回事？
> 澳大利亚(2017年)、加拿大(2016年)、丹麦(2017年)、德国(2016年)、意大利* (2015年)、美利坚合众国* (2015年)
= Australia (2017), Canada (2016), Denmark (2017), Germany (2016), Italy* (2015), United States of America* (2015)
input_tensor is tensor([[259, 260, 261, 208, 262, 19, 263, 260, 264, 208, 262, 19, 265, 260,261, 208, 262, 19, 266, 260, 264, 208, 262, 19, 267, 268, 49, 260,269, 208, 262, 19, 270, 268, 49, 260, 269, 208, 262, 1]])
decoded_ids is tensor([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0])
< SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS SOS
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