decoder input是做什么的 举例说明

Decoder input 是用来输入解码器的输入序列，以便生成输出序列。举一个例子，假设我们要让 AI 生成一段英文短文，我们可以将输入的英文文本编码为一个输入序列，然后通过传递该序列给解码器来生成一个输出序列，即生成一段 AI 产生的英文短文。Decoder input 在生成文本、翻译和对话等任务中都扮演着重要的角色。

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class TransAm(nn.Module): def __init__(self,feature_size=250,num_layers=1,dropout=0.1): super(TransAm, self).__init__() self.model_type = 'Transformer' self.input_embedding = nn.Linear(1,feature_size) self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncoding(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=10, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights() 这段代码的作用 举例说明

这段代码定义了一个名为TransAm的PyTorch模型类，它是一个Transformer模型，用于将单个数字序列转换为输出值。具体来说，它包括以下组件：

- input_embedding: 一个线性层，用于将输入序列中的每个数字转换为一个一定维度的特征向量；
- src_mask: 用于遮挡输入序列中的某些位置，以防止模型在训练过程中使用到它们；
- pos_encoder: 位置编码层，用于为输入序列中的每个数字添加位置信息；
- encoder_layer: 编码器层，用于在位置编码后对输入序列进行编码，其中d_model表示输入和输出的特征向量维度，nhead表示多头注意力的头数，dropout表示随机失活率；
- transformer_encoder: 编码器，由多个encoder_layer组成，用于对整个输入序列进行编码；
- decoder: 一个线性层，用于将最后一个编码器层的输出转换为一个单一的输出值。

举例说明，如果我们想要使用这个模型来将一个长度为10的数字序列转换为一个输出值，可以这样做：

import torch
model = TransAm()
input_seq = torch.randn(10,1) # 生成一个10行1列的随机数字序列
output = model(input_seq) # 将序列输入到模型中，得到一个输出值
print(output)