这段代码的decoder用的不是greedy，请问是什么

您提到的“decoder用的不是greedy”，这似乎是在讨论某种特定的解码算法，可能是与机器学习、神经网络或自然语言处理相关的内容。在这些领域中，解码算法通常用于在序列生成任务中生成输出序列。贪心（greedy）解码是一种简单的解码策略，它在每个时间步选择当前最优的输出，而不考虑整个序列的最优性。

如果decoder不使用greedy策略，那么它可能在解码时考虑了整个序列的最优性，或者采用了以下几种策略之一：

1. **束搜索（Beam Search）**: 这是一种在每个时间步考虑多个可能的输出，并保留最佳的几个候选序列的策略。它比贪心解码更能找到全局最优解，但是计算成本更高。

2. **抽样（Sampling）**: 在这种策略中，模型不是选择最可能的输出，而是在每个时间步随机地从可能的输出中采样，这有时可以产生更加多样化的结果。

3. **置信度阈值（Thresholding）**: 在某些情况下，算法可能在解码时应用一个置信度阈值来决定何时停止生成序列。

4. **序列到序列（Seq2Seq）模型中的注意力机制（Attention Mechanism）**: 注意力机制允许模型在生成每个输出时关注输入序列的不同部分，这可以帮助模型更好地理解整个输入和输出序列之间的关系。

为了给出更具体的解释，我需要看到具体的代码片段或者上下文。如果您能够提供更多详细信息，我会很乐意给出更准确的答案。这里我提供一个简单的束搜索算法的代码示例，这种策略不是贪心的：

def beam_search Decoder, input_seq, beam_width=3, max_steps=50):
    # 初始化束（beam）
    initial_state = Decoder.initialize(input_seq)
    initial_candidates = [(Decoder.blank_word, initial_state, 0.0)]

    # 定义完成标志和完成序列列表
    end标志 = True
    complete_candidates = []

    # 进行束搜索
    for _ in range(max_steps):
        new_candidates = []
        for word, state, score in initial_candidates:
            next_candidates = Decoder.extend(state, word)
            for next_word, next_state, next_score in next_candidates:
                if Decoder.is_end(next_word):
                    complete_candidates.append((next_word, next_state, score + next_score))
                    end标志 = False
                else:
                    new_candidates.append((next_word, next_state, score + next_score))
        
        # 如果没有候选词或者已经找到结束标志，就停止搜索
        if end标志 or len(new_candidates) == 0:
            break

        # 选择得分最高的前beam_width个候选词，构成新的束
        initial_candidates = sorted(new_candidates, key=lambda x: x[2], reverse=True)[:beam_width]
        
    # 选择得分最高的完成序列作为结果
    return max(complete_candidates, key=lambda x: x[2])

# 假设我们有一个Decoder类和输入序列input_seq
# best_output = beam_search(Decoder, input_seq)

上述代码是一个非常简单的束搜索算法伪代码，真实应用中Decoder类和它的方法（如initialize, extend, is_end等）需要根据实际情况进行定义。