首先，这篇博客基本基于：https://github.com/tensorflow/nmt/ 的内容来的，作为个人学习的笔记，也当做一个博客内容分享。顺序和Github上的顺序有一些区别，注意咯
首先，这里讲的是一个基于Seq2Seq实现的机器翻译系统，即Neural Machine Translation，具体的论文可以参考（Sutskever et al., 2014, Cho et al., 2014)。具体关于Seq2Seq是什么，以及Encoder-Decoder是什么，我就不再详细赘述了，有兴趣的可以看看我博客里之前的内容，都有。
在Readme里面，对于这个项目来说，具有轻量化、高质量、集成了一些Google NMT的技巧以及具备实际使用能力等几个特性，也就是说非常具有参考学习的意义。
这个项目更好的一个地方在于，提供了两类不同的语料供我们测试，一大一小，如果大家没有GPU或者只是单纯想学习一下，那么那个小规模的语料就很贴心了。
传统的phrase-based机器翻译是将源语句按照一定的规则，分解成不同的phrase，然后在逐个翻译，造成翻译结果不流畅，并且系统复杂性太差。而在NMT当中，则是应用了这样一个Encoder-Decoder的模型，原始的Encoder-Decoder当中，Encoder将源语句按顺序读入，然后归纳成为一个蕴含了逐个语句所有信息的上下文向量Context，然后Decoder通过这个Context可以生成一个新的语句，并且是另一种语言的语句，从而完成了翻译。这样一个模型，除了做NMT以外，也可以做对话、语音识别、文字归纳等任务。
当然在实际使用中，不可能使用上面所说的那么简单的Encoder-Decoder。具体的一些经典的改进和细节可以有：
1. Attention：Attention绝对是Encoder-Decoder的标配，有了Attention，Decoder不再使用一个固定的Context，而是动态的计算当前状态的Context，效果改进明显。
2. 一般Encoder和Decoder都使用RNN网络，当然也不可能是原始的RNN，一般都是LSTM或者GRU，主要用于解决长期依赖问题，通俗一点就是原始的RNN不适合处理太长的序列，需要LSTM GRU等加强版的RNN来解决。
3. RNN可以是单向的，也可以是双向的RNN，一般Encoder部分都是用双向的RNN，似乎Decoder部分双向不太合适？（待求证）
4. RNN可以多层堆叠，这个我也写过，需要的可以自行看下。
在写记录的这个时间，这个实例代码提供的是Tensorflow 1.2版本的，要是遇到什么问题的话，记得更新改进下版本。
基本的机器环境：
Python 2.7，Tensorflow（GPU or CPU 版都可以） 1.2.1，Ubuntu 64bit
按照官方的教程：克隆代码，下载数据集，运行Demo，这个三个步骤来完成一个最简单的初步上手
# 从github克隆代码到本地
git clone https://github.com/tensorflow/nmt/
# 使用自带的脚本下载一个简单的数据集
cd nmt
nmt/scripts/download_iwslt15.sh /tmp/nmt_data
# 运行代码
mkdir /tmp/nmt_model
python -m nmt.nmt \
--src=vi --tgt=en \
--vocab_prefix=/tmp/nmt_data/vocab \
--train_prefix=/tmp/nmt_data/train \
--dev_prefix=/tmp/nmt_data/tst2012 \
--test_prefix=/tmp/nmt_data/tst2013 \
--out_dir=/tmp/nmt_model \
--num_train_steps=12000 \
--steps_per_stats=100 \
--num_layers=2 \
--num_units=128 \
--dropout=0.2 \
--metrics=bleu如果不出意外的话，那么就可以运行结束，与此同时，可以使用Tensorboard来观察训练的各项指标
tensorboard --port 6222 --logdir /tmp/nmt_model/确定了自己程序没有问题后，就开始聊聊和分析下这个项目吧，请期待第二篇