在CNN中

在卷积神经网络中，图片首先通过卷积层，然后通过线性层，最终输出分类结果。卷积层用于特征提取，线性层用于结果预测。从另一个角度来看，特征提取可以看作是一个编码器，将原始图片编码成有利于机器学习的中间表达，解码器将中间表达转换为另一种表达。

因为编码器-解码器是一种抽象的结构，因此它没有具体的实现，只有使用这种结构用于具体的业务中时才有具体实现，因此下面看看编码器-解码器的相应的抽象接口。

下面是编码器的接口实现，使用指定长度可变的序列作为编码器的输入，然后得到中间语义编码。

from torch import nn

#编码器-解码器的基本编码器接口
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Encoder, self).__init__()
        
    def forward(self,X,*args):
        #子类需要实现，不然报错
        raise NotImplementedError

在解码器结构中，新增一个init_state函数，用于将编码器的输出(enc_output)转换解码器输入的状态。解码器中有时可能需要额外的输入。解码器在每个时间步都会将输入(前一个时间步生成的词元)和编码后的中间状态解码成当前时间步的输出词元。

#编码器-解码器的基本解码器接口
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self,**kwargs):
        super(Decoder, self).__init__()

    def init_state(self,enc_outputs,*args):
        raise NotImplementedError

    def forward(self,X,state):
        raise NotImplementedError

编码器和解码器中包含了一个编码器和一个解码器。在前向传播过程中，编码器的输出用于生成中间编码状态，这个状态又被解码器作为其输入的一部分。

#编码器-解码器架构的基类
class EncoderDecoder(nn.Module):
    def __init__(self,encoder,decoder,**kwargs):
        super(EncoderDecoder, self).__init__()
        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)

按照我的理解，seq2seq模型就是编码器-解码器抽象架构的一种具体实现，它主要用来做机器翻译的任务(也可以用于其他任务)，包含了一个编码器和一个解码器。上一节对其进行了一个简单的描述，下面详细介绍seq2seq模型，并使用它实现一个机器翻译的任务。

下图为使用seq2seq模型将英文翻译成法语句子的过程图。在训练过程中，为每个句子后附加上特殊符号 < e o s > ( e n d o f s e q u e n c e ) <eos>(end of sequence) <eos>(endofsequence)表示序列的终止，在解码器的最初时间步用一个表示序列开始的特殊符号 < b o s > ( b e g i n i n g o f s e q u e n c e ) <bos>(begining of sequence) <bos>(beginingofsequence)。

• 编码器使用RNN处理输入信息，把最终时间步的隐藏状态作为输入信息的表征或编码信息。编码器由于能够看到句子的全部，因此编码器可以是双向的。

• 解码器也同样是一个RNN，它在各个时间步中使用输入句子的编码信息(编码器的输出)和解码器上个时间步输出合并作为输入，用来预测当前时间步的输出。由于解码器不能看到句子的全部，因此它不能是双向的。

编码器的作用是将长度可变的输入序列转换成一个定长的中间语义表示 c c c，可以用循环神经网络设计编码器。

考虑由一个序列组成的样本(批量大小为1)。假设输入序列是 x 1 , ⋯   , x T x_1,\cdots ,x_T x1​,⋯,xT​，其中 x t x_t xt​是输入文本序列中的第 t t t个词元。在时间步 t t t，循环神经网络将词元 x t x_t xt​的输入特征向量 x t x_t xt​和上一时间步的隐状态 h t − 1 h_{t-1} ht−1​，计算当前时间步的隐状态 h t h_t ht​。使用函数 f f f表示循环神经网络的循环层所做的变换： h t = f ( x t , h t − 1 ) h_t=f(x_t,h_{t-1}) ht​=f(xt​,ht−1​) 而编码器所生成的中间语义表示 c c c为最后一个时间步 T T T的隐藏状态，这里最后一个时间步隐藏状态的输出为所有时间步隐藏状态的拼接，即： c = h T c=h_T c=hT​