本文主要讨论如何通过注意力机制改进Encoder-Decoder架构中的序列处理问题。注意力机制使得模型能够根据不同输入序列的重要性分配不同的权重，从而显著提升翻译效果。

模型概述

注意力机制的应用使得Encoder端的每一个时间步都能够产生一个权重值a，这些权重值被用来加权平均Encoder端的各个时间步，从而形成Decoder端的最佳向量。这意味着，Decoder端不再使用单一的向量，而是利用注意力机制生成的向量。

模型构建

Encoder部分

编码器由EncoderRNN类定义，它包括嵌入层和双向GRU层。输入首先通过嵌入层转化为高维向量，随后通过GRU层进一步处理。编码器的主要任务是捕捉输入序列的特征，输出和隐藏状态分别代表了这些特征的不同方面。

Decoder部分

解码器采用AttnDecoderRNN类实现，它不仅包含嵌入层和双向GRU层，还引入了注意力机制。通过注意力机制，解码器能够更好地关注输入序列的关键部分，从而提升翻译质量。具体而言，注意力机制会计算当前时刻输入与前一时刻隐藏状态之间的权重，这些权重决定了输入序列中哪些部分更重要。

维度分析

在解码阶段，输入维度为[batchsize,1]，经过嵌入层后变为[batchsize,1,hiddensize]。注意力机制计算出的权重维度为[batchsize,max_length]，这有助于模型确定每个输入位置的重要性。最后，注意力向量与嵌入向量结合，作为GRU层的输入，进而生成输出和隐藏状态。

通过这种方式，注意力机制不仅提高了模型的灵活性，也增强了其处理复杂序列的能力。