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。

相关问题

def forward(self, samples: NestedTensor): """ The forward expects a NestedTensor, which consists of: - samples.tensor: batched images, of shape [batch_size x 3 x H x W] - samples.mask: a binary mask of shape [batch_size x H x W], containing 1 on padded pixels It returns a dict with the following elements: - "pred_logits": the classification logits (including no-object) for all queries. Shape= [batch_size x num_queries x (num_classes + 1)] - "pred_boxes": The normalized boxes coordinates for all queries, represented as (center_x, center_y, height, width). These values are normalized in [0, 1], relative to the size of each individual image (disregarding possible padding). See PostProcess for information on how to retrieve the unnormalized bounding box. - "aux_outputs": Optional, only returned when auxilary losses are activated. It is a list of dictionnaries containing the two above keys for each decoder layer. """ if isinstance(samples, (list, torch.Tensor)): samples = nested_tensor_from_tensor_list(samples) features, pos = self.backbone(samples) src, mask = features[-1].decompose() assert mask is not None hs = self.transformer(self.input_proj(src), mask, self.query_embed.weight, pos[-1])[0] outputs_class = self.class_embed(hs) outputs_coord = self.bbox_embed(hs).sigmoid() out = {'pred_logits': outputs_class[-1], 'pred_boxes': outputs_coord[-1]} if self.aux_loss: out['aux_outputs'] = self._set_aux_loss(outputs_class, outputs_coord) return out

这是一个模型的前向传播函数，它接受一个NestedTensor作为输入，并返回一个包含预测结果的字典。

输入的NestedTensor包含两个部分：
- `samples.tensor`：批次图像，形状为[batch_size x 3 x H x W]
- `samples.mask`：形状为[batch_size x H x W]的二进制掩码，其中填充像素为1

返回的字典包含以下元素：
- `"pred_logits"`：所有查询的分类logits（包括无对象）。形状为[batch_size x num_queries x (num_classes + 1)]
- `"pred_boxes"`：所有查询的标准化框坐标，表示为（中心x，中心y，高度，宽度）。这些值在[0, 1]范围内进行了归一化，相对于每个单独图像的大小（不考虑可能的填充）。有关如何获取非标准化边界框的信息，请参见PostProcess。
- `"aux_outputs"`：可选项，在激活辅助损失时返回。它是一个包含每个解码器层的上述两个键的字典列表。

这个函数首先将输入的samples转换为NestedTensor类型，然后使用backbone模型提取特征和位置信息。
接下来，它将最后一个特征图分解为源特征和掩码，并使用transformer模型对其进行处理。
然后，通过类别嵌入层和边界框嵌入层对处理后的特征进行分类和边界框预测。
最后，将预测的结果以字典的形式返回，并根据需要添加辅助损失。

class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(Decoder, self).__init__() self.tgt_emb = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model) self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model) self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)]) def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): ''' dec_inputs: [batch_size, tgt_len] enc_intpus: [batch_size, src_len] enc_outputs: [batsh_size, src_len, d_model] ''' dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs) # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1).cuda() # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # [batc_size, tgt_len, src_len] dec_self_attns, dec_enc_attns = [], [] for layer in self.layers: # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model], dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len], dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len] dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask) dec_self_attns.append(dec_self_attn) dec_enc_attns.append(dec_enc_attn) return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

这段代码是一个Decoder类的定义，用于实现Transformer模型中的解码器部分。具体来说，它包括以下几个部分：

1. `__init__`方法：初始化函数，用于定义并初始化Decoder的各个组件。其中，`tgt_emb`是一个词嵌入层，用于将目标语言的输入进行词嵌入表示；`pos_emb`是一个位置编码层，用于为输入添加位置信息；`layers`是一个由多个DecoderLayer组成的ModuleList，用于构建多层解码器。

2. `forward`方法：前向传播函数，定义了解码器的前向计算过程。参数包括`dec_inputs`（解码器的输入序列）、`enc_inputs`（编码器的输入序列）和`enc_outputs`（编码器的输出）。具体的计算过程如下：
- 将解码器的输入序列通过词嵌入层进行词嵌入表示，得到`dec_outputs`；
- 将`dec_outputs`通过位置编码层添加位置信息；
- 根据解码器的输入序列生成self-attention的mask，用于屏蔽无效的位置信息；
- 根据解码器的输入序列和编码器的输入序列生成encoder-decoder attention的mask，用于屏蔽无效的位置信息；
- 通过多个DecoderLayer依次处理`dec_outputs`，得到最终的解码结果；
- 返回解码结果、各层的self-attention结果和encoder-decoder attention结果。

注意：这段代码中的一些函数（如`get_attn_pad_mask`和`get_attn_subsequence_mask`）并未提供具体实现，可能是为了方便阅读省略了。你需要根据具体需要自行实现这些函数。