transformer的解码器

Transformer的解码器是Transformer模型中的一个重要组件，它负责将编码器的输出转化为目标序列。解码器由多个相同的层组成，每个层包含自注意力机制和前馈神经网络。与编码器不同的是，解码器还包含一个额外的自注意力机制，用于对目标序列进行遮蔽，以避免在预测时使用未来信息。

在解码过程中，解码器的输入是目标序列的一部分，而输出是下一个预测的目标单词。解码器通过不断迭代的方式生成序列，直到生成完整的目标序列或达到预设的最大长度。

在每个时间步，解码器根据已生成的部分序列和编码器的输出计算出注意力权重，然后将注意力权重应用于编码器输出，得到综合的上下文表示。这个上下文表示与当前时间步的解码器输入一起被送入前馈神经网络进行处理，并生成下一个时间步的预测。

通过这种方式，Transformer的解码器能够有效地利用编码器的信息，并根据上下文生成准确的目标序列。

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