基于TensorRT優化的Machine Translation

機器翻譯系統用于將文本從一種語言翻譯成另一種語言。遞歸神經網絡（RNN）是機器翻譯中最流行的深度學習解決方案之一。

TensorRT機器翻譯示例的一些示例包括：

Neural Machine Translation (NMT) Using A Sequence To Sequence (seq2seq) Model Building An RNN Network Layer By Layer

4.1. Neural Machine Translation (NMT) Using A Sequence To Sequence (seq2seq) Model

此示例sample, sampleNMT演示了使用TensorRT API基于TensorFlow seq2seq模型實現的神經機器翻譯（NMT）。TensorFlow seq2seq模型是一個開源的NMT項目，它使用深層神經網絡將文本從一種語言翻譯成另一種語言。

What does this sample do?

具體地說，這個示例是一個端到端的示例，它采用TensorFlow模型，構建一個引擎，并使用生成的網絡運行推理。該示例是模塊化的，因此可以作為機器翻譯應用程序的起點。 此示例使用TensorFlow NMT（seq2seq）教程提供并培訓的數據來實現德語到英語的翻譯。

Where is this sample located?

此示例保存在GitHub: sampleNMT存儲庫中的samples/opensource/sampleNMT目錄下。如果使用Debian或RPM包，則示例位于/usr/src/tensorrt/samples/sampleNMT。如果使用tar或zip包，則示例位于<extracted_path>/samples/sampleNMT。

How do I get started?

有關入門的更多信息，請參見使用C++示例開始。有關此示例的詳細信息，請參閱GitHub: sampleNMT/README.md文件獲取有關此示例如何工作的詳細信息、示例代碼以及有關如何運行和驗證其輸出的分步說明。

4.2. Building An RNN Network Layer By Layer

這個示例sampleCharRNN使用TensorRT API逐層構建RNN網絡，設置權重和輸入/輸出，然后執行推理。

What does this sample do?

具體地說，這個示例創建了一個CharRNN網絡，它是在莎士比亞的小數據集上訓練出來的。有關字符級建模的詳細信息，請參見char rnn。

TensorFlow有一個有用的RNN教程，可以用來訓練單詞級模型。單詞級模型學習所有可能單詞序列的概率分布。因為我們的目標是訓練一個char級別的模型，它學習一組所有可能特征的概率分布，所以需要做一些修改才能使TensorFlow樣本工作。

Where is this sample located?

此示例保存在GitHub: sampleCharRNN存儲庫中的samples/opensource/sampleCharRNN目錄下。如果使用Debian或RPM包，則示例位于

/usr/src/tensorrt/samples/sampleCharRNN。如果使用tar或zip包，則示例位于<extracted_path>/samples/sampleCharRNN。

How do I get started?

有關入門的更多信息，請參見使用C++示例開始。有關此示例的詳細信息，請參閱GitHub: sampleCharRNN/README.md文件獲取有關此示例如何工作的詳細信息、示例代碼以及有關如何運行和驗證其輸出的分步說明。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于TensorRT优化的Machine Translation的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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