基于transformer实现机器翻译_transformer 机器翻译 csdn

目录

前言

一、导入必要的库

二、数据集准备

三、准备分词器

四、构建 Vocab 对象并将句子转换为 Torch 张量

五、创建 DataLoader 对象

六、序列到序列——transformer

七、训练

八、尝试翻译

九、保存词汇表对象和训练好的模型

总结

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前言

Attention is all you need!

实验环境：

GPU：RTX4090

来源：作者报考院校课题组

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本次博客是基于transformer做的，如果有不清楚的地方

建议大家看一下李宏毅老师讲解的Transformer，非常简单易懂https://www.youtube.com/watch?

一、导入必要的库

查看你的环境是否有如下库，如果没有请自行安装。

import math
import torchtext
import torch
import torch.nn as nn
from torch import Tensor
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
from torch.utils.data import DataLoader
from collections import Counter
from torchtext.vocab import Vocab
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerDecoder, TransformerEncoderLayer, TransformerDecoderLayer
import io
import time
import pandas as pd
import numpy as np
import pickle
import tqdm
import sentencepiece as spm
torch.manual_seed(0)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# print(torch.cuda.get_device_name(0)) ## 如果你有GPU，请在你自己的电脑上尝试运行这一套代码

二、数据集准备

在本次博客，我们将使用从 JParaCrawl 下载的日英平行数据集！http://www.kecl.ntt.co.jp/icl/lirg/jparacrawl。该数据集被称为为目前最大公开可用的英日平行语料库。它主要通过抓取网络并自动对齐平行句子创建而成。给大家瞅一眼这个数据集具体长什么样子：

# 使用 pandas 库读取文件 'zh-ja/zh-ja.bicleaner05.txt'，文件使用制表符（\t）作为分隔符。
# 使用 Python 引擎来解析文件，并且不使用文件的第一行作为列名。
df = pd.read_csv('zh-ja.bicleaner05.txt', sep='\\t', engine='python', header=None)
# 将数据框 df 的第3列（索引为2）的所有值转换为列表，并赋值给变量 trainen
trainen = df[2].values.tolist()  
# 将数据框 df 的第4列（索引为3）的所有值转换为列表，并赋值给变量 trainja
trainja = df[3].values.tolist()  
# trainen.pop(5972)
# trainja.pop(5972)

在导入所有的日语和对应的英语句子后，这里删除了数据集中最后一条有缺失值的数据。总的来说，trainen 和 trainja 中的句子数是 5,973,071。然而，为了学习目的，通常建议对数据进行采样，并确保一切正常运行后，再一次性使用所有数据，以节省时间。

以下是数据集中包含的句子的示例。

print(trainen[500])
print(trainja[500])

打印结果如下所示：

我们也可以使用不同的平行数据集来配合本文，只需确保我们能够将数据处理成上面所示的两个字符串列表，分别包含日语和英语句子。 

三、准备分词器

与英语或其他字母语言不同，日语句子中没有空格来分隔单词。我们可以使用 JParaCrawl 提供的分词器，这些分词器是使用 SentencePiece 为日语和英语创建的。你可以访问 JParaCrawl 网站下载它们，或者点击这里进行下载。

# 使用 SentencePieceProcessor 加载英文的分词模型 'spm.en.nopretok.model'，
# 并将其实例化为 en_tokenizer
en_tokenizer = spm.SentencePieceProcessor(model_file='spm.en.nopretok.model')
 
# 使用 SentencePieceProcessor 加载日文的分词模型 'spm.ja.nopretok.model'，
# 并将其实例化为 ja_tokenizer
ja_tokenizer = spm.SentencePieceProcessor(model_file='spm.ja.nopretok.model')

我们举个例子看一看~

en_tokenizer.encode("All residents aged 20 to 59 years who live in Japan must enroll in public pension system.", out_type='str')

ja_tokenizer.encode("年金 日本に住んでいる20歳~60歳の全ての人は、公的年金制度に加入しなければなりません。", out_type='str')

四、构建 Vocab 对象并将句子转换为 Torch 张量

使用分词器和原始句子，我们可以构建从 TorchText 导入的 Vocab 对象。这个过程可能需要几秒钟或几分钟，具体取决于数据集的大小和计算能力。不同的分词器也会影响构建词汇表所需的时间。

# 定义函数 build_vocab，用于基于给定的句子和分词器构建词汇表
def build_vocab(sentences, tokenizer):
  # 初始化一个 Counter 对象，用于统计词频
  counter = Counter()
  # 遍历每一个句子
  for sentence in sentences:
    # 使用分词器将句子编码为词汇单元，并将这些单元更新到 Counter 中
    counter.update(tokenizer.encode(sentence, out_type=str))
  # 返回一个 Vocab 对象，使用 Counter 生成词汇表，并添加特殊符号
  return Vocab(counter, specials=['<unk>', '<pad>', '<bos>', '<eos>'])
# 使用 build_vocab 函数构建日文词汇表，输入为训练集的日文句子和日文分词器
ja_vocab = build_vocab(trainja, ja_tokenizer)
# 使用 build_vocab 函数构建英文词汇表，输入为训练集的英文句子和英文分词器
en_vocab = build_vocab(trainen, en_tokenizer)

在获得词汇表对象后，我们可以使用词汇表和分词器对象为训练数据构建张量。 

# 定义函数 data_process，用于将日文和英文句子转换为张量，并构建训练数据集
def data_process(ja, en):
  # 初始化一个空列表，用于存储处理后的数据
  data = []
  # 使用 zip 函数将日文和英文句子配对，并遍历每一对句子
  for (raw_ja, raw_en) in zip(ja, en):
    # 对日文句子进行分词，并将每个词汇转换为词汇表中的索引，最终转换为长整型张量
    ja_tensor_ = torch.tensor([ja_vocab[token] for token in ja_tokenizer.encode(raw_ja.rstrip("\n"), out_type=str)],
                            dtype=torch.long)
    # 对英文句子进行分词，并将每个词汇转换为词汇表中的索引，最终转换为长整型张量
    en_tensor_ = torch.tensor([en_vocab[token] for token in en_tokenizer.encode(raw_en.rstrip("\n"), out_type=str)],
                            dtype=torch.long)
    # 将处理后的日文张量和英文张量作为一个元组，添加到数据列表中
    data.append((ja_tensor_, en_tensor_))
  # 返回处理后的数据列表
  return data
# 调用 data_process 函数，处理训练集中的日文和英文句子，生成训练数据
train_data = data_process(trainja, trainen)

 五、创建 DataLoader 对象

我将批量大小设置为16，以防止“cuda内存不足”的错误，但这取决于多个因素，如您的机器内存容量、数据大小等等。因此，请根据您的需求自由调整批量大小（注意：PyTorch教程中使用Multi30k德英数据集将批量大小设置为128）

在这里笔者使用的是RTX4090显卡，批量设置为32一张卡可以承受，如果你有四张卡可以把批次设为128分到四张卡上去训练。

# 定义批处理大小为8
BATCH_SIZE = 8
# 定义填充标记、句子开始标记和句子结束标记在词汇表中的索引
PAD_IDX = ja_vocab['<pad>']
BOS_IDX = ja_vocab['<bos>']
EOS_IDX = ja_vocab['<eos>']
# 定义生成批处理的函数
def generate_batch(data_batch):
    # 初始化存储日语和英语句子的列表
    ja_batch, en_batch = [], []
    # 遍历每个数据对（日语句子和英语句子）
    for (ja_item, en_item) in data_batch:
        # 在每个日语句子的开始添加句子开始标记，末尾添加句子结束标记
        ja_batch.append(torch.cat([torch.tensor([BOS_IDX]), ja_item, torch.tensor([EOS_IDX])], dim=0))
        # 在每个英语句子的开始添加句子开始标记，末尾添加句子结束标记
        en_batch.append(torch.cat([torch.tensor([BOS_IDX]), en_item, torch.tensor([EOS_IDX])], dim=0))
    # 对日语句子进行填充，使其长度相同
    ja_batch = pad_sequence(ja_batch, padding_value=PAD_IDX)
    # 对英语句子进行填充，使其长度相同
    en_batch = pad_sequence(en_batch, padding_value=PAD_IDX)
    # 返回填充后的日语和英语句子批处理
    return ja_batch, en_batch
# 定义训练数据的DataLoader
# 设置批处理大小，打乱数据顺序，使用generate_batch函数进行批处理的生成
train_iter = DataLoader(train_data, batch_size=BATCH_SIZE,
                        shuffle=True, collate_fn=generate_batch)

六、序列到序列——transformer

这里做一点对transformer的简单介绍：

如下图所示，transformer模型同样是Encoder-Decoder结构，左边部分可以看作一个大的Encoder，同理右边可以看作一个大的Decoder，左边部分输入是一个句子（序列），经过Encoder部分编码得到的语义向量送入到右边Decoder部分。

 先来说输入部分，这里的示例是“我有一只猫”。

第一步我们要对输入做如上处理，即

输入=token embedding+position embedding

这里你简单的记住就好，想知道为什么可以看看前言部分推荐的视频或者其他资料~

第二步将得到的单词表示向量矩阵 (如上图所示，每一行是一个单词的表示 x) 传入 Encoder 中，经过 6 个 Encoder block 后可以得到句子所有单词的编码信息矩阵 C，如下图。每一个 Encoder block 输出的矩阵维度与输入完全一致。 

 第三步：将 Encoder 输出的编码信息矩阵 C传递到 Decoder 中，Decoder 依次会根据当前翻译过的单词 1~ i 翻译下一个单词 i+1，如下图所示。在使用的过程中，翻译到单词 i+1 的时候需要通过 Mask (掩盖) 操作遮盖住 i+1 之后的单词。

上图 Decoder 接收了 Encoder 的编码矩阵 C，然后首先输入一个翻译开始符 ""，预测第一个单词 "I"；然后输入翻译开始符 "" 和单词 "I"，预测单词 "have"，以此类推。这是 Transformer 使用时候的大致流程。

这里只介绍了一个大致的流程，如果想要具体了解还请自行查阅资料。

接下来的几段代码和文本解释（用斜体标记）来自原始的PyTorch教程[https://pytorch.org/tutorials/beginner/translation_transformer.html]。

Transformer是一种Seq2Seq模型，最初在“Attention is all you need”论文中提出，用于解决机器翻译任务。Transformer模型由编码器和解码器模块组成，每个模块包含固定数量的层。

编码器通过一系列的多头注意力和前馈网络层处理输入序列。编码器的输出被称为“记忆”，将其与目标张量一起馈送给解码器。编码器和解码器通过教师强制（teacher forcing）技术进行端到端训练。

Transformer模型通过其强大的自注意力机制和前馈网络层，在处理序列到序列任务时表现出色，广泛应用于自然语言处理和机器翻译领域。

# 定义一个序列到序列的 Transformer 模型
class Seq2SeqTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, num_encoder_layers: int, num_decoder_layers: int,
                 emb_size: int, src_vocab_size: int, tgt_vocab_size: int,
                 dim_feedforward: int = 512, dropout: float = 0.1):
        super(Seq2SeqTransformer, self).__init__()
        # 定义 Transformer 编码器层
        encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model=emb_size, nhead=NHEAD,
                                                dim_feedforward=dim_feedforward)
        # 由多层编码器层组成的 Transformer 编码器
        self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_encoder_layers)
        
        # 定义 Transformer 解码器层
        decoder_layer = TransformerDecoderLayer(d_model=emb_size, nhead=NHEAD,
                                                dim_feedforward=dim_feedforward)
        # 由多层解码器层组成的 Transformer 解码器
        self.transformer_decoder = TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_decoder_layers)
        
        # 用于生成目标词汇的线性层
        self.generator = nn.Linear(emb_size, tgt_vocab_size)
        
        # 源语言和目标语言的词嵌入层
        self.src_tok_emb = TokenEmbedding(src_vocab_size, emb_size)
        self.tgt_tok_emb = TokenEmbedding(tgt_vocab_size, emb_size)
        
        # 位置编码层
        self.positional_encoding = PositionalEncoding(emb_size, dropout=dropout)
 
    def forward(self, src: Tensor, trg: Tensor, src_mask: Tensor,
                tgt_mask: Tensor, src_padding_mask: Tensor,
                tgt_padding_mask: Tensor, memory_key_padding_mask: Tensor):
        # 将源语言嵌入并添加位置编码
        src_emb = self.positional_encoding(self.src_tok_emb(src))
        # 将目标语言嵌入并添加位置编码
        tgt_emb = self.positional_encoding(self.tgt_tok_emb(trg))
        
        # 编码源语言
        memory = self.transformer_encoder(src_emb, src_mask, src_padding_mask)
        
        # 解码目标语言
        outs = self.transformer_decoder(tgt_emb, memory, tgt_mask, None,
                                        tgt_padding_mask, memory_key_padding_mask)
        # 生成最终的输出
        return self.generator(outs)
 
    def encode(self, src: Tensor, src_mask: Tensor):
        # 仅编码源语言（用于推理）
        return self.transformer_encoder(self.positional_encoding(
                            self.src_tok_emb(src)), src_mask)
 
    def decode(self, tgt: Tensor, memory: Tensor, tgt_mask: Tensor):
        # 仅解码目标语言（用于推理）
        return self.transformer_decoder(self.positional_encoding(
                          self.tgt_tok_emb(tgt)), memory,
                          tgt_mask)

文本标记通过使用标记嵌入（token embeddings）来表示。在标记嵌入中加入位置编码（positional encoding），以引入单词顺序的概念。 

# 位置编码类，负责将位置信息添加到词嵌入中
class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, emb_size: int, dropout: float, maxlen: int = 5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()        
        # 计算位置编码的分母部分
        den = torch.exp(- torch.arange(0, emb_size, 2) * math.log(10000) / emb_size)
        # 生成位置索引
        pos = torch.arange(0, maxlen).reshape(maxlen, 1)        
        # 初始化位置编码矩阵
        pos_embedding = torch.zeros((maxlen, emb_size))
        # 为偶数索引位置计算 sin 值
        pos_embedding[:, 0::2] = torch.sin(pos * den)
        # 为奇数索引位置计算 cos 值
        pos_embedding[:, 1::2] = torch.cos(pos * den)        
        # 添加一个新的维度以便与输入的词嵌入相加
        pos_embedding = pos_embedding.unsqueeze(-2)
        # 定义 dropout 层
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        # 将位置编码矩阵注册为 buffer，避免其被训练
        self.register_buffer('pos_embedding', pos_embedding)
    def forward(self, token_embedding: Tensor):
        # 将位置编码添加到词嵌入并应用 dropout
        return self.dropout(token_embedding +
                            self.pos_embedding[:token_embedding.size(0),:])
# 词嵌入类，负责将输入的 tokens 转换为对应的词嵌入
class TokenEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size: int, emb_size: int):
        super(TokenEmbedding, self).__init__()
        
        # 定义词嵌入层
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, emb_size)
        self.emb_size = emb_size
    
    def forward(self, tokens: Tensor):
        # 获取词嵌入并乘以嵌入维度的平方根
        return self.embedding(tokens.long()) * math.sqrt(self.emb_size)

我们创建一个后续词掩码（subsequent word mask），用于阻止目标词关注其后续词。我们还创建了用于掩盖源和目标填充标记的掩码。

# 生成后续位置掩码，用于解码器的自注意力机制，防止模型看到未来的信息
def generate_square_subsequent_mask(sz):
    # 创建一个上三角矩阵，并将对角线及其上方的位置设为1，其余位置为0
    mask = (torch.triu(torch.ones((sz, sz), device=device)) == 1).transpose(0, 1)
    # 将掩码转换为 float 类型，将 0 的位置填充为负无穷（-inf），1 的位置填充为0.0
    mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
    return mask
 
# 创建源和目标的掩码，用于处理填充标记和自注意力
def create_mask(src, tgt):
    # 获取源和目标序列的长度
    src_seq_len = src.shape[0]
    tgt_seq_len = tgt.shape[0]
 
    # 为目标序列生成后续位置掩码
    tgt_mask = generate_square_subsequent_mask(tgt_seq_len)
    # 为源序列生成全零掩码（源序列不需要后续位置掩码）
    src_mask = torch.zeros((src_seq_len, src_seq_len), device=device).type(torch.bool)
 
    # 创建源和目标的填充掩码，将填充值位置设为 True，其余位置为 False
    src_padding_mask = (src == PAD_IDX).transpose(0, 1)
    tgt_padding_mask = (tgt == PAD_IDX).transpose(0, 1)
 
    return src_mask, tgt_mask, src_padding_mask, tgt_padding_mask

 下面的超参数可以视情况更改，如果你的设备足够出色，编码器和解码器的层数你可以变得更多，多头注意力的头数你也可以试试设置更大，看看这些更改对你的结果会产生什么不一样的影响。

# 定义一些超参数
SRC_VOCAB_SIZE = len(ja_vocab)  # 源语言词汇表大小
TGT_VOCAB_SIZE = len(en_vocab)  # 目标语言词汇表大小
EMB_SIZE = 512  # 词嵌入维度
NHEAD = 8  # 多头注意力的头数
FFN_HID_DIM = 512  # 前馈网络的维度
BATCH_SIZE = 16  # 批量大小
NUM_ENCODER_LAYERS = 3  # 编码器层数
NUM_DECODER_LAYERS = 3  # 解码器层数
NUM_EPOCHS = 16  # 训练的轮数
 
# 初始化 Seq2SeqTransformer 模型
transformer = Seq2SeqTransformer(NUM_ENCODER_LAYERS, NUM_DECODER_LAYERS,
                                 EMB_SIZE, SRC_VOCAB_SIZE, TGT_VOCAB_SIZE,
                                 FFN_HID_DIM)
 
# 初始化模型参数
for p in transformer.parameters():
    if p.dim() > 1:
        nn.init.xavier_uniform_(p)
# 将模型移到设备（例如 GPU）上
transformer = transformer.to(device)
# 定义损失函数，忽略填充标记的损失
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=PAD_IDX)
# 定义优化器，使用 Adam 优化算法
optimizer = torch.optim.Adam(
    transformer.parameters(), lr=0.0001, betas=(0.9, 0.98), eps=1e-9
)
# 训练一个 epoch 的函数
def train_epoch(model, train_iter, optimizer):
    model.train()  # 设置模型为训练模式
    losses = 0
    for idx, (src, tgt) in enumerate(train_iter):
        src = src.to(device)  # 将源序列移到设备上
        tgt = tgt.to(device)  # 将目标序列移到设备上
        tgt_input = tgt[:-1, :]  # 目标输入序列，不包括最后一个标记
        # 创建掩码
        src_mask, tgt_mask, src_padding_mask, tgt_padding_mask = create_mask(src, tgt_input)
        # 前向传播
        logits = model(src, tgt_input, src_mask, tgt_mask,
                       src_padding_mask, tgt_padding_mask, src_padding_mask)
        optimizer.zero_grad()  # 清除梯度
        tgt_out = tgt[1:, :]  # 目标输出序列，不包括第一个标记
        loss = loss_fn(logits.reshape(-1, logits.shape[-1]), tgt_out.reshape(-1))  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新模型参数
        losses += loss.item()  # 累加损失
    return losses / len(train_iter)  # 返回平均损失
 
# 评估模型的函数
def evaluate(model, val_iter):
    model.eval()  # 设置模型为评估模式
    losses = 0
    for idx, (src, tgt) in enumerate(val_iter):
        src = src.to(device)  # 将源序列移到设备上
        tgt = tgt.to(device)  # 将目标序列移到设备上
 
        tgt_input = tgt[:-1, :]  # 目标输入序列，不包括最后一个标记
 
        # 创建掩码
        src_mask, tgt_mask, src_padding_mask, tgt_padding_mask = create_mask(src, tgt_input)
 
        # 前向传播
        logits = model(src, tgt_input, src_mask, tgt_mask,
                       src_padding_mask, tgt_padding_mask, src_padding_mask)
        
        tgt_out = tgt[1:, :]  # 目标输出序列，不包括第一个标记
        loss = loss_fn(logits.reshape(-1, logits.shape[-1]), tgt_out.reshape(-1))  # 计算损失
        losses += loss.item()  # 累加损失
    return losses / len(val_iter)  # 返回平均损失

七、训练

最后，在准备好必要的类和函数之后，我们就可以开始训练我们的模型了。毫无疑问，训练完成所需的时间可能会因计算能力、模型参数以及数据集大小等因素而大不相同。

当我使用来自JParaCrawl的完整句子列表进行训练时，每种语言大约有590万句子，我使用单个RTX4090显卡，训练16轮使用了36分钟。

以下是代码示例：

# tqdm是一个快速，可扩展的Python进度条库，通常用于长循环
for epoch in tqdm.tqdm(range(1, NUM_EPOCHS + 1)):
    # 记录每个epoch开始的时间
    start_time = time.time()    
    # 执行训练过程，并计算训练损失
    # train_epoch 是一个函数，用于进行一个epoch的训练，并返回训练损失
    # transformer 是模型，train_iter 是训练数据迭代器，optimizer 是优化器
    train_loss = train_epoch(transformer, train_iter, optimizer)    
    # 记录每个epoch结束的时间
    end_time = time.time()    
    # 打印当前epoch的编号，训练损失和耗时
    print((f"Epoch: {epoch}, Train loss: {train_loss:.3f}, "
           f"Epoch time = {(end_time - start_time):.3f}s"))

 训练过程如下所示：

 八、尝试翻译

首先，我们创建函数来翻译新的句子，包括以下步骤：获取日语句子、分词、转换为张量、推理，然后将结果解码成英语句子。

def greedy_decode(model, src, src_mask, max_len, start_symbol):
    # 将输入数据和掩码移到设备上（通常是GPU）
    src = src.to(device)
    src_mask = src_mask.to(device)    
    # 编码阶段：通过模型的编码器得到编码后的表示
    memory = model.encode(src, src_mask)    
    # 初始化目标序列，以start_symbol（通常是<BOS>）开始
    ys = torch.ones(1, 1).fill_(start_symbol).type(torch.long).to(device)
    
    # 循环生成每个单词，最多生成max_len - 1个单词
    for i in range(max_len - 1):
        # 将memory移到设备上
        memory = memory.to(device)
        
        # 创建memory_mask，大小为(当前生成序列长度, memory长度)，初始化为全零
        memory_mask = torch.zeros(ys.shape[0], memory.shape[0]).to(device).type(torch.bool)
        
        # 生成目标序列的掩码
        tgt_mask = (generate_square_subsequent_mask(ys.size(0)).type(torch.bool)).to(device)
        
        # 通过模型的解码器得到输出
        out = model.decode(ys, memory, tgt_mask)
        
        # 调整输出的维度
        out = out.transpose(0, 1)
        
        # 通过生成器得到下一个单词的概率分布
        prob = model.generator(out[:, -1])
        
        # 选择概率最大的单词作为下一个单词
        _, next_word = torch.max(prob, dim=1)
        next_word = next_word.item()
        
        # 将下一个单词添加到目标序列中
        ys = torch.cat([ys, torch.ones(1, 1).type_as(src.data).fill_(next_word)], dim=0)
        
        # 如果下一个单词是结束符（EOS），则停止生成
        if next_word == EOS_IDX:
            break
    
    # 返回生成的目标序列
    return ys
 
def translate(model, src, src_vocab, tgt_vocab, src_tokenizer):
    # 设置模型为评估模式
    model.eval()
    
    # 将输入句子用开始符（BOS）和结束符（EOS）包裹起来，并将其转换为token序列
    tokens = [BOS_IDX] + [src_vocab.stoi[tok] for tok in src_tokenizer.encode(src, out_type=str)] + [EOS_IDX]
    num_tokens = len(tokens)
    
    # 将token序列转换为张量，并调整维度
    src = torch.LongTensor(tokens).reshape(num_tokens, 1)
    
    # 创建源序列的掩码，全零
    src_mask = torch.zeros(num_tokens, num_tokens).type(torch.bool)
    
    # 调用贪婪解码器生成目标序列
    tgt_tokens = greedy_decode(model, src, src_mask, max_len=num_tokens + 5, start_symbol=BOS_IDX).flatten()
    
    # 将生成的token序列转换为对应的单词，并去掉<BOS>和<EOS>
    return " ".join([tgt_vocab.itos[tok] for tok in tgt_tokens]).replace("<bos>", "").replace("<eos>", "")

然后，我们只需调用翻译函数并传递所需的参数。 

translate(transformer, "HSコード 8515 はんだ付け用、ろう付け用又は溶接用の機器(電気式(電気加熱ガス式を含む。)", ja_vocab, en_vocab, ja_tokenizer)
trainen.pop(5)
trainja.pop(5)

 九、保存词汇表对象和训练好的模型

最后，在训练完成后，我们将首先使用Pickle保存词汇表对象（en_vocab和ja_vocab）。

# 打开一个文件，以二进制写模式准备存储数据
file = open('en_vocab.pkl', 'wb')
# 使用pickle模块将en_vocab数据对象序列化并存储到文件中
pickle.dump(en_vocab, file)
# 关闭文件
file.close()
 
# 再次打开一个文件，以二进制写模式准备存储数据
file = open('ja_vocab.pkl', 'wb')
# 使用pickle模块将ja_vocab数据对象序列化并存储到文件中
pickle.dump(ja_vocab, file)
# 关闭文件
file.close()

最后，我们还可以使用PyTorch的保存和加载函数将模型保存起来以便日后使用。一般来说，根据日后使用模型的目的，有两种保存模型的方式。第一种适用于仅推理的情况，我们可以加载模型并用它来进行日语到英语的翻译。

# save model for inference
torch.save(transformer.state_dict(), 'inference_model')

 第二种方式也适用于推理，但同时也适用于当我们想要加载模型并恢复训练时的情况。

# 保存模型和检查点，以便以后恢复训练
torch.save({
    # 当前训练的epoch数
    'epoch': NUM_EPOCHS,
    # 模型的状态字典，包含模型的所有参数
    'model_state_dict': transformer.state_dict(),
    # 优化器的状态字典，包含优化器的所有参数
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    # 当前训练的损失值
    'loss': train_loss,
    # 保存到文件'model_checkpoint.tar'中
    }, 'model_checkpoint.tar')

以下是笔者保存的文件及路径： 

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总结

笔者能力有限，如果有不理解的地方请见谅。