为什么注释掉的效果更好，它的输入是0啊
# class Decoder(nn.Module):
# def __init__(self, hidden_size, output_size):
# super(Decoder, self).__init__()
# self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, batch_first=True)
# self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
#
# def forward(self, hidden, seq_len):
# # Assuming the decoder's input is a tensor of zeros
# decoder_input = torch.zeros(hidden.size(1), seq_len, hidden.size(2)).to(hidden.device)
# output, _ = self.lstm(decoder_input, (hidden, torch.zeros_like(hidden)))
# return self.fc(output)
#
# # #改之后的。
class Decoder(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size, output_size):
super(Decoder, self).__init__()
self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, encoder_output, seq_len):
decoder_input = encoder_output
output, _ = self.lstm(decoder_input)
return self.fc(output)
在您的代码中，原始版本的 Decoder 类使用零张量作为前向传递中 LSTM 层的输入。这种方法虽然不是常规做法，但在某些类型的序列建模任务中，有时可能会意外地取得有效的结果。让我们探讨为什么会这样：
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信息集中在隐藏状态中：在序列到序列的模型（如机器翻译）中，编码器的作用是将输入序列的信息压缩到隐藏状态中。因此，解码器的关键任务是利用这些隐藏状态，而不是依赖于额外的输入。
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简化的解码过程：使用零张量作为输入简化了解码过程。由于 LSTM 能够通过其内部状态（隐藏状态和单元状态）维持信息流，解码器可以专注于从这些状态中提取和转换信息，而无需额外的输入干扰。
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依赖于强大的编码器：这种方法的有效性很大程度上依赖于编码器的性能。如果编码器能够有效地将所有必要信息编码到隐藏状态中，解码器可能不需要额外的输入来生成准确的输出。
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特定任务的适应性：在某些特定类型的任务中，解码器可能不需要基于先前的输出来生成下一个输出，而是完全依赖于编码器提供的上下文。在这种情况下，使用零张量作为输入可能足够。
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实验性质：使用零张量作为输入可能是一种实验性的尝试，以探索在不同的上下文和任务中模型的行为。这种方法可能在某些情况下意外地有效，但可能不适用于所有类型的序列建模任务。
改动后的 Decoder 类采用编码器的输出作为输入，这是更常见的做法。这种方法允许解码器利用编码器提供的上下文信息来生成序列。在大多数情况下，这种方法可能更加有效，因为它允许解码器基于先前的输出和编码器的上下文信息来连续地生成序列。然而，如果在特定的任务或数据集中，原始方法（使用零张量作为输入）表现更好，这可能表明该任务对解码器的输入敏感度较低，更多地依赖于编码器的隐藏状态。