Transformer

Question

有没有佬知道Transformer中，Decoder最开始接收的输入信息是从哪儿来的？下图红框里那部分的输入（outputs）

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

问题修改后: Transformer中的Decoder的初始输入是从哪里来的？

解答： 在Transformer的Decoder部分，最开始接收的输入信息来自于两个地方：一是来自于Encoder部分的输出信息，二是来自于之前的预测结果。

具体的解决方案如下：

1. 首先，我们需要明确Transformer的整体架构。Transformer由Encoder和Decoder两个部分组成，其中Encoder负责将输入序列进行编码，Decoder负责将编码后的信息进行解码和生成输出序列。

2. 在Encoder部分，输入的序列经过一个Embedding层进行嵌入操作，然后再经过一系列的Multi-Head Attention和Feed-Forward Network层进行处理。最后，Encoder的输出结果将作为Decoder的初始输入。

3. 在Decoder部分，初始输入首先经过一个Embedding层进行嵌入操作，然后再与Encoder的输出结果进行连接操作。在这里需要使用到一个技巧，即将Encoder的输出结果进行shift right操作，即将每个位置的值向右移动一个位置，这是为了确保在Decoder的每一个位置，都只能看到它之前的位置的信息。

4. 接下来，Decoder的输入结果将经过一系列的Multi-Head Attention和Feed-Forward Network层进行处理，最终输出结果作为下一个时刻的输入。

以下是一个简化的代码示例，展示了如何构建Transformer中的Decoder，并展示了初始输入的来源和处理过程：

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerDecoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(TransformerDecoder, self).__init__()

        # 初始化相关操作，省略...

    def forward(self, encoder_outputs, decoder_inputs):
        # 对encoder_outputs进行shift right操作
        shifted_encoder_outputs = torch.cat([torch.zeros_like(encoder_outputs[:, :1]), encoder_outputs[:, :-1]], dim=1)

        # 将shifted_encoder_outputs和decoder_inputs进行连接
        inputs = torch.cat([shifted_encoder_outputs, decoder_inputs], dim=2)

        # 处理输入序列
        # 省略...

        # 返回处理后的结果作为下一个时刻的输入
        return outputs

需要注意的是，上述代码示例是一个简化的版本，相关细节部分可能被省略了。在实际应用中，通常还会涉及到更多的细节处理和参数调整。

希望以上解答能够帮助到您，如果有任何疑问，请随时追问。

【相关推荐】

• 您可以看一下 七月在线老师的Transformer与Bert特训课程中的 解码器Decoder小节
  
• 除此之外, 这篇博客: Transformer实战中的 Decoder 部分也许能够解决你的问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^