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Decoder

• 论文地址

  https://arxiv.org/pdf/1706.03762

Decoder结构介绍

• Transformer Decoder是Transformer模型的核心生成组件，负责基于编码器输出和已生成内容预测后续token。通过堆叠多层结构相同的解码层（Decoder Layer），每层包含自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络，实现序列生成的上下文感知。

  

  实现上图红色框中的整个Decoder结构

  主要组件包含：

  1. 词嵌入层：将目标序列token映射为连续向量
  2. 位置编码：加入自回归生成的位置信息
  3. 多层解码层：通过三类注意力机制进行上下文建模

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数学流程

• 解码器的计算过程可形式化为：
  $$\begin{array}{rl}\text{Embedding}& :Y_{embed}=\text{Embedding}(Y_{input})\\ \text{PositionEncode}& :Y_{pos}=Y_{embed}+\text{PositionEncoding}(seq\_len)\\ \text{DecoderLayers}& :H_{out}=\text{LayerNorm}(\text{FFN}(\text{EncDec-Attn}(\text{Self-Attn}(Y_{pos}))))\end{array}$$
  每个解码层(DecoderLayers)包含：

  1. 带掩码的多头自注意力（Masked Multi-Head Self-Attention）
  2. 编码器-解码器注意力（Encoder-Decoder Attention）
  3. 前馈神经网络（Feed-Forward Network）
  4. 三次残差连接 + 层归一化

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代码实现

• 其他层的实现

  层名	链接
  PositionEncoding	https://blog.csdn.net/hbkybkzw/article/details/147431820
  calculate_attention	https://blog.csdn.net/hbkybkzw/article/details/147462845
  MultiHeadAttention	https://blog.csdn.net/hbkybkzw/article/details/147490387
  FeedForward	https://blog.csdn.net/hbkybkzw/article/details/147515883
  LayerNorm	https://blog.csdn.net/hbkybkzw/article/details/147516529
  EncoderLayer	https://blog.csdn.net/hbkybkzw/article/details/147591824
  Encoder	https://blog.csdn.net/hbkybkzw/article/details/147616115
  DecoderLayer	https://blog.csdn.net/hbkybkzw/article/details/147616556

  下面统一在before.py中导入

• 实现 transformer 解码器 Decoder

  import torch 
  from torch import nnfrom before import PositionEncoding,calculate_attention,MultiHeadAttention,FeedForward,LayerNorm,DecoderLayerclass Decoder(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, padding_idx, d_model, n_heads, ffn_hidden, dropout_prob=0.1, num_layers=6, max_seq_len=512):super(Decoder, self).__init__()# 词嵌入层（含padding掩码）self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings=vocab_size,embedding_dim=d_model,padding_idx=padding_idx)# 位置编码器self.position_encode = PositionEncoding(d_model=d_model,max_seq_len=max_seq_len)# 解码层堆叠self.decode_layers = nn.ModuleList([DecoderLayer(n_heads=n_heads,d_model=d_model,ffn_hidden=ffn_hidden,dropout_prob=dropout_prob) for _ in range(num_layers)])def forward(self, x, encoder_kv, dst_mask=None, src_dst_mask=None):# 输入形状: [batch_size, tgt_seq_len]embed_x = self.embedding(x)               # 词向量映射pos_encode_x = self.position_encode(embed_x)  # 位置编码# 逐层处理（携带编码器输出）for layer in self.decode_layers:pos_encode_x = layer(x=pos_encode_x,encoder_kv=encoder_kv,dst_mask=dst_mask,src_dst_mask=src_dst_mask)return pos_encode_x  # 输出形状: [batch_size, tgt_seq_len, d_model]
  

  关键组件说明：

  1. 双注意力机制：每层包含自注意力和编码器-解码器注意力
  2. 掩码控制：
     • dst_mask：防止解码时看到未来信息（三角掩码）
     • src_dst_mask：控制编码器-解码器注意力范围
  3. 信息融合：将编码器输出作为Key/Value供解码器查询

• 维度变化

  处理阶段	张量形状变化示例
  原始输入	[batch_size, tgt_seq_len]
  词嵌入层输出	[batch_size, tgt_seq_len, d_model]
  位置编码	[batch_size, tgt_seq_len, d_model]
  编码器输出	[batch_size, src_seq_len, d_model]
  解码层输出	[batch_size, tgt_seq_len, d_model]

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使用示例

• 测试用例

  if __name__ == "__main__":# 模拟输入：batch_size=4，目标序列长度32y = torch.randint(0, 100, (4, 32))# 编码器输出：batch_size=4，源序列长度64，维度512encoder_out = torch.randn(4, 64, 512)decoder = Decoder(vocab_size=100,padding_idx=0,d_model=512,n_heads=8,ffn_hidden=2048,num_layers=6,max_seq_len=51)out = decoder(y, encoder_out)print("输入形状:", y.shape)  print("编码器输出形状:", encoder_out.shape)  print("解码器输出形状:", out.shape)  
  

• 参数解释

  参数名	典型值	作用描述
  vocab_size	30000	目标语言词表大小
  padding_idx	0	指定padding token的索引
  d_model	512	模型隐藏层维度
  n_heads	8	注意力头数量
  ffn_hidden	2048	前馈网络中间层维度
  num_layers	6	解码层堆叠数量
  max_seq_len	512	支持的最大序列长度
  encoder_kv	-	编码器输出，用于交叉注意力计算
  dst_mask	-	目标序列自注意力掩码（三角形）
  src_dst_mask	-	源-目标序列交叉注意力掩码

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