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。

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transformer decoder keras实现

以下是使用Keras实现Transformer decoder的简单示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, LayerNormalization
from tensorflow.keras.layers import MultiHeadAttention, Add

def create_decoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, target_vocab_size, max_seq_len):
    inputs = Input(shape=(max_seq_len,))
    x = Embedding(target_vocab_size, d_model)(inputs)
    x = PositionalEncoding(max_seq_len, d_model)(x)
    for i in range(num_layers):
        x = decoder_layer(d_model, num_heads, dff)(x)
    outputs = Dense(target_vocab_size, activation='softmax')(x)
    decoder = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return decoder

def decoder_layer(d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
    inputs = Input(shape=(None, d_model))
    attention = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=d_model)(inputs, inputs)
    attention = Dropout(rate)(attention)
    add_attention = Add()([attention, inputs])
    attention = LayerNormalization(epsilon=1e-6)(add_attention)
    dense = Dense(dff, activation='relu')(attention)
    dense = Dense(d_model)(dense)
    dense = Dropout(rate)(dense)
    add_dense = Add()([dense, attention])
    decoder_layer = LayerNormalization(epsilon=1e-6)(add_dense)
    return tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=decoder_layer)

在这个示例中，我们使用了Keras的函数式API来创建Transformer decoder。我们先定义一个`decoder_layer`函数，它是一个单独的decoder层。然后，我们使用`create_decoder`函数来构建整个decoder，它由多个decoder层堆叠而成。

在每个decoder层中，我们先使用MultiHeadAttention层来计算注意力权重，然后使用Dropout层来进行正则化，接着使用Add层将注意力权重与输入加起来，再使用LayerNormalization层来标准化输出。接着我们使用两个Dense层来进行前向传递，并再次使用Dropout和Add层来进行正则化和残差连接，最后再使用LayerNormalization层来标准化输出。最后，我们使用一个softmax激活函数的Dense层来输出预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，有很多Transformer的实现方式和变体。因此，您可能需要根据您的具体应用场景进行适当的调整。

tensorflow调用transformer模型

要使用TensorFlow调用Transformer模型，您需要完成以下步骤：

1. 准备数据：将训练数据和测试数据转换为TensorFlow可接受的格式。通常，您需要将数据转换为张量，并对其进行填充和截断以使其具有相同的长度。

2. 构建模型：使用TensorFlow的Keras API，您可以轻松地构建Transformer模型。您可以使用现成的Transformer实现，例如Tensor2Tensor或OpenNMT，或者您可以自己构建模型。

3. 训练模型：使用适当的优化器和损失函数，您可以使用TensorFlow训练您的Transformer模型。您还可以使用TensorBoard可视化训练过程。

4. 测试模型：使用测试数据集对训练的Transformer模型进行测试。您还可以使用TensorFlow的推理API对新数据进行推理。

以下是一个简单的示例，展示如何使用TensorFlow 2.0中的Keras API调用Transformer模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import SparseCategoricalCrossentropy
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 准备数据
max_len = 100
num_words = 20000
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=num_words)
x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=max_len)
x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=max_len)

# 构建模型
inputs = Input(shape=(max_len,))
embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(num_words, 128, input_length=max_len)(inputs)
encoder_output, encoder_state = tf.keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True, return_state=True)(embedding_layer)
decoder_input = Input(shape=(None,))
decoder_embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(num_words, 128)(decoder_input)
decoder_output, _ = tf.keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True, return_state=True)(decoder_embedding_layer, initial_state=encoder_state)
decoder_dense = Dense(num_words, activation='softmax')
outputs = decoder_dense(decoder_output)
model = Model([inputs, decoder_input], outputs)

# 训练模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss=SparseCategoricalCrossentropy())
model.fit([x_train[:, :-1], x_train[:, 1:]], y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_split=0.1)

# 测试模型
model.evaluate([x_test[:, :-1], x_test[:, 1:]], y_test)

在此示例中，我们使用IMDB电影评论数据集，并构建一个简单的Seq2Seq模型，该模型使用一个LSTM编码器和一个LSTM解码器。我们使用TensorFlow的Keras API构建模型并使用Adam优化器和交叉熵损失进行训练。最后，我们使用测试数据集对模型进行评估。