有人可以给我提供一个示例，例如带有可变文本序列和RNN的神经机器翻译模型吗？
要实现具有可变长度序列的seq2seq模型并非易事，因为存在许多问题，例如：
- 您在哪里更新每个步骤的输出？ python列表将是图形模式的问题。
- 您如何实现tensorflow-addons中尚未实现的自定义注意？我尝试了一下，并使用了一个额外的参数使代码无法正常工作，例如，我还想返回注意力得分，而不仅仅是解码器的输出。
- 如何读取存储的数据集，即按长度排序，类似长度的批次样本并根据当前批次的最大大小填充每个批次？
这些东西中是否有任何教程或示例？