Decoder¶

class paddle.fluid.layers. Decoder [源代码] ¶

Decoder是dynamic_decode中使用的任何decoder实例的基类。它提供了为每一个时间步生成输出的接口，可用于生成序列。

Decoder提供的主要抽象为：

1. (initial_input, initial_state, finished) = initialize(inits)， 为第一个解码步生成输入和状态，并给出指示batch中的每个序列是否结束的初始标识。

2. (output, next_state, next_input, finished) = step(time, input, state)， 将输入和状态转换为输出和新的状态，为下一个解码步生成输入，并给出指示batch中的每个序列是否结束的标识。

3. (final_outputs, final_state) = finalize(outputs, final_state, sequence_lengths)， 修改输出（所有时间步输出的堆叠）和最后的状态以做特殊用途。若无需修改堆叠得到的输出和来自最后一个时间步的状态，则无需实现。

与RNNCell相比，Decoder更为通用，因为返回的 next_input 和 finished 使它可以自行决定输入以及结束时机。

initialize ( inits ) ¶

在解码迭代之前调用一次。

参数：

• inits - 调用方提供的参数。

返回：一个元组 (initial_inputs, initial_states, finished) 。initial_inputs 和 initial_states 都是单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构， finished 是具有bool数据类型的tensor。

返回类型：tuple

step ( time, inputs, states, **kwargs ) ¶

在解码的每个时间步中被调用的接口

参数：

• time (Variable) - 调用者提供的形状为[1]的tensor，表示当前解码的时间步长。其数据类型为int64。。

• inputs (Variable) - 单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构。在第一个解码时间步时与由 initialize() 返回的 initial_inputs 相同，其他时间步与由 step() 返回的 next_inputs 相同。

• states (Variable) - 单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构。在第一个解码时间步时与 initialize() 返回的 initial_states 相同，其他时间步与由 step() 返回的 beam_search_state 相同。

• kwargs - 附加的关键字参数，由调用者提供。

返回：一个元组 (outputs, next_states, next_inputs, finished) 。next_states 和 next_inputs 都是单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构，且结构、形状和数据类型均分别与输入参数中的 states 和 inputs 相同。 outputs 是单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构。 finished 是一个bool类型的tensor变量。

返回类型：tuple

finalize ( self, outputs, final_states, sequence_lengths ) ¶

如果提供了实现，将在整个解码迭代结束后被执行一次。

参数：

• outputs (Variable) - 单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构。 其中每个tensor的形状均为 \([time\_step，batch\_size，...]\) ，是将所有解码步中与其对应的的输出进行堆叠的结果，这个过程由其调用者完成。

• final_states (Variable) - 单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构。 它是 decoder.step 在最后一个解码步返回的 next_states， 因此具有与任何时间步的状态相同的结构，形状和数据类型。

• kwargs - 命名关键字参数，由提供调用者。

返回：一个元组 (final_outputs, final_states) 。final_outputs 和 final_states 都是单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构。

返回类型：tuple