动手学深度学习9.6. 编码器-解码器架构-笔记&练习（PyTorch）

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本节教材地址：9.6. 编码器-解码器架构 --- 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

本节开源代码：...>d2l-zh>pytorch>chapter_multilayer-perceptrons>encoder-decoder.ipynb

编码器-解码器架构

正如我们在 9.5节中所讨论的，机器翻译是序列转换模型的一个核心问题，其输入和输出都是长度可变的序列。为了处理这种类型的输入和输出，我们可以设计一个包含两个主要组件的架构：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，如图9.6.1 所示。

我们以英语到法语的机器翻译为例：给定一个英文的输入序列："They""are""watching""."。首先，这种"编码器－解码器"架构将长度可变的输入序列编码成一个"状态"，然后对该状态进行解码，一个词元接着一个词元地生成翻译后的序列作为输出： "Ils""regordent""."。由于"编码器－解码器"架构是形成后续章节中不同序列转换模型的基础，因此本节将把这个架构转换为接口方便后面的代码实现。

(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。

复制代码

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]

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 :numref:subsec_mt_data_loading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。

复制代码

#@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)
    # 来自Encoder的输出
    def init_state(self, enc_outputs, *args):
        raise NotImplementedError

    def forward(self, X, state):
        raise NotImplementedError

[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。

复制代码

#@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)

"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。

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。

练习

假设我们使用神经网络来实现"编码器－解码器"架构，那么编码器和解码器必须是同一类型的神经网络吗？
解：
编码器和解码器不用必须是同一类型的神经网络，根据具体的应用和设计需求，它们可以是不同类型的网络结构。
除了机器翻译，还有其它可以适用于"编码器－解码器"架构的应用吗？
解：
还有其他应用，比如：

在文本摘要任务中，编码器读取整个文档并将其编码成一个固定长度的向量，解码器则从这个向量生成摘要文本。
在自动语音识别系统中，编码器处理音频波形，将其转换成特征表示，解码器则将这些特征转换成文本。
编码器可以处理自然语言描述，解码器生成相应的代码片段。