.. _sec_encoder-decoder:
编码器-解码器架构
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正如我们在 :numref:`sec_machine_translation`\ 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
:numref:`fig_encoder_decoder` 所示。
.. _fig_encoder_decoder:
.. figure:: ../img/encoder-decoder.svg
编码器-解码器架构
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
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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。
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
from mxnet.gluon import nn
#@save
class Encoder(nn.Block):
"""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
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
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
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
import tensorflow as tf
#@save
class Encoder(tf.keras.layers.Layer):
"""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 call(self, X, *args, **kwargs):
raise NotImplementedError
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
from paddle import nn
#@save
class Encoder(nn.Layer):
"""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
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
#@save
class Decoder(nn.Block):
"""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
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
#@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):
raise NotImplementedError
def forward(self, X, state):
raise NotImplementedError
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
#@save
class Decoder(tf.keras.layers.Layer):
"""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 call(self, X, state, **kwargs):
raise NotImplementedError
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
#@save
class Decoder(nn.Layer):
"""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
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
#@save
class EncoderDecoder(nn.Block):
"""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)
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
#@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)
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
#@save
class EncoderDecoder(tf.keras.Model):
"""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 call(self, enc_X, dec_X, *args, **kwargs):
enc_outputs = self.encoder(enc_X, *args, **kwargs)
dec_state = self.decoder.init_state(enc_outputs, *args)
return self.decoder(dec_X, dec_state, **kwargs)
.. raw:: html
.. raw:: html
.. raw:: latex
\diilbookstyleinputcell
.. code:: python
#@save
class EncoderDecoder(nn.Layer):
"""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)
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`Discussions `__
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`Discussions `__
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