Transformer解码器如何使用编码器的输出？_transform encode的输出-CSDN博客

本文链接：https://blog.csdn.net/Java_rich/article/details/148238444

在 Transformer 模型中，解码器（Decoder）通过「编码器 - 解码器注意力机制（Encoder-Decoder Attention）」利用编码器的输出，从而在生成目标序列时动态地关注输入序列的相关部分。以下是具体机制的详细解析：

一、编码器的输出是什么？

编码器的核心作用是将输入序列（如源语言句子）编码为上下文语义向量，具体输出为：

最后一层编码器每个位置的隐藏状态，记为 K（键） 和 V（值）（在 Transformer 中，K和V通常是同一隐藏状态的线性变换，即 K=V=EncoderOutput）。
形状为：序列长度隐藏层维度（批量处理时为（batch_size）序列长度隐藏层维度）。

二、解码器如何使用编码器的 K 和 V？

解码器的每个层包含两个注意力子层：

自注意力（Self-Attention）：处理解码器当前层的输入（已生成的目标序列部分），生成 查询向量（Query, Q）。
编码器 - 解码器注意力（Encoder-Decoder Attention）：使用自注意力输出的 Q，与编码器的 K 和 V 计算注意力，得到上下文向量，用于指导目标序列的生成。

关键步骤解析：

2. 编码器 - 解码器注意力计算

输出：上下文向量C 与解码器自注意力的输出结合（通过残差连接和层归一化），输入到前馈神经网络（FFN），生成下一个位置的隐藏状态。

三、为什么解码器需要编码器的输出？

核心作用：让解码器在生成每个目标词时，能够动态聚焦于输入序列中的相关部分（类似传统注意力机制）。例如：
- 在机器翻译中，解码器生成 “你好” 时，通过编码器 - 解码器注意力关注输入序列中的 “Hello”；生成 “世界” 时，关注 “world”。
本质：编码器的输出是输入序列的全局语义表示，解码器通过注意力机制从中 “提取” 与当前生成位置最相关的信息，实现 “内容指导生成”。

四、对比：解码器的自注意力 vs. 编码器 - 解码器注意力

自注意力（解码器）的Q、K、V 均来自解码器当前层输入，作用是建模目标序列内部的依赖关系（如已生成词的顺序）

编码器 - 解码器注意力Q 来自解码器自注意力，K、V 来自编码器输出，作用是建立目标序列与输入序列的跨模态关联

五、代码示例（简化版 PyTorch）

import torch
import torch.nn as nn

class DecoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, n_heads):
        super().__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, n_heads)  # 自注意力
        self.enc_dec_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, n_heads)  # 编码器-解码器注意力
        self.ffn = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, 4*d_model),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(4*d_model, d_model)
        )
        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm3 = nn.LayerNorm(d_model)
    
    def forward(self, tgt, memory, tgt_mask=None, memory_mask=None):
        # tgt: 解码器输入，形状 (目标序列长度, batch_size, d_model)
        # memory: 编码器输出，形状 (输入序列长度, batch_size, d_model)
        
        # 自注意力
        tgt2, _ = self.self_attn(tgt, tgt, tgt, attn_mask=tgt_mask)
        tgt = self.norm1(tgt + tgt2)  # 残差连接
        
        # 编码器-解码器注意力（Q来自tgt，K/V来自memory）
        tgt2, _ = self.enc_dec_attn(tgt, memory, memory, attn_mask=memory_mask)
        tgt = self.norm2(tgt + tgt2)  # 残差连接
        
        # 前馈网络
        tgt2 = self.ffn(tgt)
        tgt = self.norm3(tgt + tgt2)
        return tgt