零基础-动手学深度学习-9.6. 编码器-解码器架构

中间形式比较好学，RNN也是

9.6.1. 编码器

在编码器接口中，我们只指定长度可变的序列作为编码器的输入X。 任何继承这个Encoder基类的模型将完成代码实现。

from torch import nn

#@save
class Encoder(nn.Module):
    """编码器-解码器架构的基本编码器接口"""
    def __init__(self, **kwargs):
        super(Encoder, self).__init__(**kwargs)

    def forward(self, X, *args):#其实就是所有传入
        raise NotImplementedError

9.6.2. 解码器

在下面的解码器接口中，我们新增一个init_state函数， 用于将编码器的输出（enc_outputs）转换为编码后的状态。 注意，此步骤可能需要额外的输入，例如：输入序列的有效长度， 这在 9.5.4节中进行了解释。 为了逐个地生成长度可变的词元序列， 解码器在每个时间步都会将输入 （例如：在前一时间步生成的词元）和编码后的状态 映射成当前时间步的输出词元。

#@save
class Decoder(nn.Module):
    """编码器-解码器架构的基本解码器接口"""
    def __init__(self, **kwargs):
        super(Decoder, self).__init__(**kwargs)

    def init_state(self, enc_outputs, *args):#拿到enc的输出
        raise NotImplementedError

    def forward(self, X, state):#拿过来之后可以不断更新输入
        raise NotImplementedError

9.6.3. 合并编码器和解码器

总而言之，“编码器-解码器”架构包含了一个编码器和一个解码器， 并且还拥有可选的额外的参数。 在前向传播中，编码器的输出用于生成编码状态， 这个状态又被解码器作为其输入的一部分。

#@save
class EncoderDecoder(nn.Module):
    """编码器-解码器架构的基类"""
    def __init__(self, encoder, decoder, **kwargs):
        super(EncoderDecoder, self).__init__(**kwargs)
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder

    def forward(self, enc_X, dec_X, *args):
        enc_outputs = self.encoder(enc_X, *args)#编码器输入输出
        dec_state = self.decoder.init_state(enc_outputs, *args)#变成解码器的状态
        return self.decoder(dec_X, dec_state)#最终输出

“编码器－解码器”体系架构中的术语状态 会启发人们使用具有状态的神经网络来实现该架构。 在下一节中，我们将学习如何应用循环神经网络， 来设计基于“编码器－解码器”架构的序列转换模型。

9.6.4. 小结

• “编码器－解码器”架构可以将长度可变的序列作为输入和输出，因此适用于机器翻译等序列转换问题。

• 编码器将长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。

• 解码器将具有固定形状的编码状态映射为长度可变的序列。