Transformer解码器端从注意力出来后呢

在Transformer解码器端，当注意力计算完成后，会进行以下步骤：

1. 输入嵌入层：将上一个时间步的输出向量经过一个线性变换，再加上位置编码，得到当前时间步的输入嵌入向量。
2. 掩码多头自注意力：与编码器端类似，使用掩码多头自注意力模型，对当前时间步的输入嵌入向量进行加权求和，得到当前时间步的注意力向量。
3. 编码器-解码器多头注意力：使用编码器端的输出向量和当前时间步的注意力向量，运用编码器-解码器多头注意力模型，对其进行加权求和，得到当前时间步的上下文向量。
4. 多层前馈神经网络：对当前时间步的上下文向量进行线性变换和激活函数处理，得到当前时间步的输出向量。
5. 输出层：将当前时间步的输出向量经过一个线性变换，得到当前时间步的预测输出。

这些步骤会一直重复，直到输出的序列达到预定长度或者模型预测出结束标记。

相关问题

transformer解码器

Transformer解码器是Transformer模型中的一个重要组件。在训练阶段，解码器通过接收编码器的状态作为输入，并使用自注意力机制和编码器-解码器注意力机制来生成输出序列。\[1\]解码器的每个块都会依次接收编码器的状态，并使用注意力机制来对输入序列进行加权聚合，以便更好地理解输入序列的上下文信息。在测试阶段，解码器的工作方式与训练阶段相似，但是在测试阶段，解码器的输入是由前一个时间步的输出生成的，而不是真实的目标序列。\[2\]此外，尽管Transformer架构最初是为了序列到序列的学习而设计的，但是在实际应用中，Transformer解码器也可以单独用于其他深度学习任务中，例如语言生成、文本摘要等。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [对Transformer中编解码器结构的深入理解](https://blog.csdn.net/tortorish/article/details/129800946)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [10.7. Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_45063703/article/details/127258818)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

Transformer解码器

Transformer解码器是Transformer模型的一部分，用于将编码器生成的特征向量转换为目标语言的句子。与编码器类似，解码器也由多个层组成，每个层都有多头自注意力机制和前馈神经网络。解码器的输入是编码器的输出和目标语言的嵌入向量，输出是目标语言的单词序列。解码器的每个层都会生成一个输出，这些输出将被馈送到下一层，直到生成完整的目标语言句子。

以下是一个简单的Transformer解码器的Python实现：

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerDecoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward, dropout=0.1):
        super(TransformerDecoderLayer, self).__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)
        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm3 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.dropout1 = nn.Dropout(dropout)
        self.dropout2 = nn.Dropout(dropout)
        self.dropout3 = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, tgt, memory, tgt_mask=None, memory_mask=None, tgt_key_padding_mask=None, memory_key_padding_mask=None):
        tgt2 = self.self_attn(tgt, tgt, tgt, attn_mask=tgt_mask, key_padding_mask=tgt_key_padding_mask)[0]
        tgt = tgt + self.dropout1(tgt2)
        tgt = self.norm1(tgt)
        tgt2 = self.multihead_attn(tgt, memory, memory, attn_mask=memory_mask, key_padding_mask=memory_key_padding_mask)[0]
        tgt = tgt + self.dropout2(tgt2)
        tgt = self.norm2(tgt)
        tgt2 = self.linear2(self.dropout(torch.relu(self.linear1(tgt))))
        tgt = tgt + self.dropout3(tgt2)
        tgt = self.norm3(tgt)
        return tgt