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import torch.nn as nn

# 創(chuàng)建一個 TransformerDecoderLayer
decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=512, nhead=8, dim_feedforward=2048, dropout=0.1)

# 假設輸入的目標序列和編碼器輸出
tgt = torch.rand(10, 32, 512) # (seq_len, batch, d_model)
memory = torch.rand(10, 32, 512) # (seq_len, batch, d_model)

# 調用 TransformerDecoderLayer
output = decoder_layer(tgt, memory)
print(output.shape) # 輸出形狀為 (seq_len, batch, d_model)

應用場景

TransformerDecoderLayer 廣泛應用于多種自然語言處理任務，尤其是在需要生成目標序列的場景中。以下是一些典型的應用：

1. 機器翻譯

在機器翻譯任務中，編碼器將源語言文本編碼為上下文表示，解碼器則利用這些上下文信息生成目標語言文本。TransformerDecoderLayer 是解碼器的核心組件，負責逐步生成目標語言的單詞。

2. 文本生成

在文本生成任務中，TransformerDecoderLayer 可以用于生成連貫的文本序列，例如新聞標題、故事續(xù)寫等。它通過自注意力機制和多頭注意力機制捕捉上下文信息，生成高質量的文本。

3. 序列到序列任務

在序列到序列任務（如語音識別、問答系統(tǒng)等）中，TransformerDecoderLayer 能夠有效地處理輸入序列并生成目標序列，同時利用編碼器的上下文信息提升生成質量。

總結

TransformerDecoderLayer 是 Transformer 架構中解碼器的核心組件，通過自注意力機制、多頭注意力機制和前饋神經網絡，能夠高效地處理目標序列并生成輸出。它在自然語言處理任務中發(fā)揮著重要作用，尤其是在機器翻譯、文本生成和序列到序列任務中。通過靈活的參數配置和強大的特征提取能力，TransformerDecoderLayer 成為了現(xiàn)代 NLP 模型中不可或缺的一部分。