对于外汇预测，decoder_input， decoder_outputs 怎样理解

在外汇预测中，通常会使用 Seq2Seq 模型来进行建模和预测。Seq2Seq 模型包括编码器和解码器两部分，其中编码器将输入序列编码成一个固定长度的上下文向量，解码器则将该上下文向量作为输入，逐步生成目标序列。在这个过程中，解码器每次生成一个目标词汇时，都会依赖于前面已经生成的目标词汇以及上下文向量。

在这个过程中，decoder_input 是指解码器的输入序列，通常是目标序列中去掉最后一个词汇的子序列，因为解码器的第一个输入是起始符号（如 <START>），而不是目标序列的第一个词汇。decoder_outputs 是指解码器的输出序列，通常是目标序列中去掉第一个词汇的子序列，因为解码器的第一个输出是第二个词汇，而不是目标序列的第一个词汇。

在训练过程中，我们将 decoder_input 作为解码器的输入，将 decoder_outputs 作为解码器的输出，并使用目标序列中去掉第一个词汇的子序列作为标签，来计算解码器的损失函数。在预测过程中，我们将解码器的输入设置为起始符号，然后逐步生成目标序列中的每个词汇，直到生成终止符号（如 <END>）。

相关问题

我是说transformer 模型，decoder_input， decoder_outputs 怎样理解

对于 Transformer 模型，decoder_input 和 decoder_outputs 的含义与 Seq2Seq 模型类似，但是与 Seq2Seq 模型不同的是，Transformer 模型中的解码器是自回归的，即解码器在生成每个目标词汇时都依赖于前面已经生成的目标词汇，而不是依赖于一个固定的上下文向量。

具体来说，decoder_input 是指解码器的输入序列，通常是目标序列中去掉最后一个词汇的子序列，因为解码器的第一个输入是起始符号（如 <START>），而不是目标序列的第一个词汇。decoder_outputs 是指解码器的输出序列，通常是目标序列中去掉第一个词汇的子序列，因为解码器的第一个输出是第二个词汇，而不是目标序列的第一个词汇。

在 Transformer 模型中，解码器会根据输入序列和已经生成的目标词汇，依次生成下一个目标词汇，直到生成终止符号（如 <END>）。因此，在训练过程中，我们将 decoder_input 作为解码器的输入，将 decoder_outputs 作为解码器的输出，并使用目标序列中去掉第一个词汇的子序列作为标签，来计算解码器的损失函数。在预测过程中，我们将解码器的输入设置为起始符号，然后逐步生成目标序列中的每个词汇，直到生成终止符号。

model = Model([input_data1, decoder_input], decoder_outputs) 中 input_data1，， decoder_input是需要自己外部定义的数据结构，decoder_outputs 是需要怎样定义

在定义模型时，`input_data1`和`decoder_input`是作为模型的输入层（Input Layer）定义的，它们是输入到编码器和解码器的数据。这些输入数据的形状（shape）和数据类型（dtype）应该与训练数据集的形状和数据类型相同。例如，如果你正在进行文本生成任务，那么`input_data1`和`decoder_input`可以是一个形状为`(batch_size, max_sequence_length)`的整数张量（integer tensor）。

而`decoder_outputs`是指解码器的输出层（Output Layer）的输出，这个输出层通常是一个全连接层（Dense Layer）或者是一个Softmax层。在文本生成任务中，`decoder_outputs`通常是一个形状为`(batch_size, vocab_size)`的张量，其中`vocab_size`是词汇表大小，代表着可能生成的单词的数量。在训练过程中，我们会将`decoder_outputs`与训练数据集中的目标序列进行比较，从而计算模型的损失（loss）。在预测过程中，我们会使用`decoder_outputs`生成文本序列。