解决seq2seq+attention机器翻译中的技术小难题

首先上源码：https://github.com/keon/seq2seq
通常我们使用这个源代码来学习机器翻译的模型架构，但是会遇到诸多小技术问题。

官方描述的以下命令行是无法使用的，会出现连接不上的错误：

python -m spacy download de
python -m spacy download en

于是乎，需要使用这两个包de_core_news_sm-2.3.0.tar.gz和en_core_web_sm-2.2.5.tar.gz，没有度盘会员的可以自行点进去下载。亲测可用。

代码里面需要修改两个地方：
utils.py中的前几行：

import re
import spacy
from torchtext.legacy.data import Field, BucketIterator # 加上legacy！！！
from torchtext.legacy.datasets import Multi30k # 加上legacy！！！

然后是接下来的几行改为：

def load_dataset(batch_size):
    spacy_de = spacy.load('de_core_news_sm') # 这里的参数原来是de
    spacy_en = spacy.load('en_core_web_md') # 这里的参数原来是en
    url = re.compile('(.*)')
    ……

不会配环境的参考我这篇博客。

在win10+anaconda环境中装好后，在pycharm中使用conda的虚拟环境内核即可使用。