深度学习实战：使用 PyTorch 和序列到序列（Seq2Seq）模型进行机器翻译

机器翻译是自然语言处理中的一个重要任务，它涉及将一种语言的文本转换为另一种语言的文本。序列到序列（Seq2Seq）模型是一种强大的深度学习模型，用于处理机器翻译任务。在本篇博客中，我们将使用 PyTorch 和 Seq2Seq 模型进行机器翻译。

1. 导入库和加载数据

我们首先导入所需的库，并加载训练和测试数据集。在这个例子中，我们将使用包含双语句子对的数据集。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchtext
from torchtext.datasets import TranslationDataset
from torchtext.data import Field, BucketIterator

# 加载数据集
source_lang = 'en'
target_lang = 'zh'
source_field = Field(tokenize='spacy', tokenizer_language=source_lang, init_token='<sos>', eos_token='<eos>', lower=True)
target_field = Field(tokenize='spacy', tokenizer_language=target_lang, init_token='<sos>', eos_token='<eos>', lower=True)
train_data, valid_data, test_data = TranslationDataset.splits(path='./data',