PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

0. 前言

图像字幕生成 (Image captioning) 模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型，其主要目标是根据给定的图像生成描述性的自然语言字幕。模型通常由两个主要组件，卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 和循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)。本节中，将介绍图像字幕生成的基本原理，并通过将图像和对应的描述进行配对，然后对模型进行训练，使其能够生成准确、流畅的字幕。

1. 图像字幕

1.1 基本概念

图像字幕生成 (Image captioning) 是指利用深度学习模型自动生成针对输入图像的文本描述。该技术通常结合了计算机视觉和自然语言处理的方法，其中计算机视觉负责从图像中提取特征，自然语言处理负责从提取的特征中生成文本描述。图像字幕生成可以应用于视频、图像搜索等多个领域。它可以帮助计算机更好地理解图像，并为用户提供更加友好和直观的信息呈现方式。
在本节中，我们首先介绍构建长短期记忆网络 (Long Short Term Memory, LSTM) 模型所需的预处理工作，