编码器-解码器
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引入
实际上是对网络模型的进一步抽象，编码器即是把输入进行特征提取，解码器就是将特征进一步输出。
对于机器翻译任务：第一个组件是一个编码器（encoder）： 它接受一个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。 第二个组件是解码器（decoder）： 它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 这被称为编码器-解码器（encoder-decoder）架构
实现
编码器
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):
raise NotImplementedError
解码器
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):
raise NotImplementedError
def forward(self, X, state):
raise NotImplementedError
整体
#@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)
dec_state = self.decoder.init_state(enc_outputs, *args)
return self.decoder(dec_X, dec_state)
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。