1 源码
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。
2 python -m spacy download en 提示服务器连接一直失败安装不上
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。
3 修改代码
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('(<url>.*</url>)')
……
4 pycharm/anaconda+torch+cuda+gpu环境
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。
5 效果
