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batch_size,) . 每一个元素表示【一个样本在各个时间步的平均损失】我也觉得，loss应该除以有效样本数啊，是否是应该先sum，再除以valid_lens
我觉得也是逻辑有错误，需要被cat的encode输出状态在后面预测的时候就成了每个时间步都变化的decoder最新隐状态了，所以我修改了下Seq2SeqDecoder类的实现，修改了init_state函数的输出和forward函数的一部分，使得运行逻辑和文字部分描述相符。
我看到后面“Bahadanau注意力”章节时注意到预测函数的本意是想让state携带着decoder的最新时间步隐状态和encoder输出状态的，所以这里也把Seq2SeqDecoder修改为这个逻辑。
class Seq2SeqDecoder(d2l.Decoder):
"""用于序列到序列学习的循环神经网络解码器"""
def __init__(self, vocab_size, embed_size, num_hiddens, num_layers,
dropout=0, **kwargs):
super(Seq2SeqDecoder, self).__init__(**kwargs)
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
self.rnn = nn.GRU(embed_size + num_hiddens, num_hiddens, num_layers,
dropout=dropout)
self.dense = nn.Linear(num_hiddens, vocab_size)
def init_state(self, enc_outputs, *args):
#return enc_outputs[1]
return (enc_outputs[1], enc_outputs[1][-1])
def forward(self, X, state):
# 输出'X'的形状：(batch_size,num_steps,embed_size)
X = self.embedding(X).permute(1, 0, 2)
# 广播context，使其具有与X相同的num_steps
context = state[-1].repeat(X.shape[0], 1, 1)
# new
encode = state[1]
state = state[0]
# new end
X_and_context = torch.cat((X, context), 2)
output, state = self.rnn(X_and_context, state)
output = self.dense(output).permute(1, 0, 2)
# output的形状:(batch_size,num_steps,vocab_size)
# state[0]的形状:(num_layers,batch_size,num_hiddens)
#return output, state
return output, (state, encode)
这样修改并训练之后，最后的预测部分bleu会获得提升，我的输出为：
go . => va !, bleu 1.000
i lost . => j'ai perdu ., bleu 1.000
he's calm . => il est paresseux ., bleu 0.658
i'm home . => je suis chez moi ., bleu 1.000
请教一个问题啊。如果使用 LSTM Cell 的话，是不是需要把解码器所有层最终时间步的隐藏状态 H 和记忆状态 C 都用来初始化编码器对应位置的内部状态？
对于第一个问题，这里的maskedSoftmaxCELoss函数，输入一个批次的句子（假设batch_size是4，有A、B、C、D四个句子），那么输出的l是A、B、C、D这个批次对应的四个loss，每个就是你所说的【一个样本在各个时间步的平均损失】，反向传播用l.sum()和l.mean()实际上没有任何太大的区别，后者让学习率*batch_size其实也和前者一样了
对于第二个问题，只能说进行反向传播的那个loss确实和你理解的是一个意思，但这一部分实际输出出来是给你看训练效果的。所以当然要从token的角度考虑loss啊，在上一节就给出了例子：
loss = MaskedSoftmaxCELoss()
loss(torch.ones(3, 4, 10), torch.ones((3, 4), dtype=torch.long),
torch.tensor([4, 2, 0]))
实际输出：
tensor([2.3026, 1.1513, 0.0000])
l.sum()是3.4539， num_tokens是4+2+0=6，这时候print输出的loss显示就是3.4539/6=0.57565
所以可以看到，有效长度影响了loss的大小
这样就带来一个问题（如果按照你的思路只除以batch_size）：比如说，在上一个batch，你选的句子都恰好都是valid_len比较大的几句话，计算出来的loss比较大，假设你没进行任何反向传播和参数更新，在当前batch你刚好选了几个valid_len比较小的几句话，那计算出来的loss自然就会很小，但是你没有进行任何训练呀。
还是刚才那个例子：
如果改成批次内三个句子的valid_len都是4
loss(torch.ones(3, 4, 10), torch.ones((3, 4), dtype=torch.long),
torch.tensor([4, 4, 4]))
实际输出：
tensor([2.3026, 2.3026, 2.3026])
l.sum()是6.9078， num_tokens是4+4+4=12，这时候print输出的loss显示就是6.9078/12=0.57565
发现了吗，除以num_tokens（也就是当前批次valid_len之和）能保证输出显示的loss不受句子长度的影响，按照你的思路都除以3，那现在输出的这个loss显然就要比之前那个大了，这样的loss并不能反应我们训练的过程，所以我们要除以vaild_lens。
累加器有必要放在torch.no_grad()下嘛？
你这样改了跟没改在训练的时候，根本就没差别，你把encode的最后一层隐状态单独返回回来，你又没有用它，我还没看预测代码，这是我看到训练代码时候评论的
编码器，forward那里
···output, state = self.rnn(X)···
不应该是
···output, state = self.rnn(X， state)··· 吗？
公式都说了，t时刻的state，需要t时刻的输入与t-1时刻的state，不是很明白？
预测的代码，应该是图上的过程吧。
确实，按照给的代码来说，就是按照你给的这个信息流走的
class Seq2SeqDecoder(d2l.Decoder):
def __init__(self, vocab_size, embed_size, num_hiddens, num_layers, dropout=0, **kwargs):
super(Seq2SeqDecoder, self).__init__(**kwargs)
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
# 修改
# self.rnn = nn.GRU(embed_size + num_hiddens, num_hiddens, num_layers, dropout=dropout)
self.rnn = nn.GRU(embed_size, num_hiddens, num_layers, dropout=dropout)
self.dense = nn.Linear(num_hiddens, vocab_size)
def init_state(self, enc_outputs, *args):
return enc_outputs[1] # state
def forward(self, x, state):
x = self.embedding(x).permute(1, 0, 2)
context = state[-1].repeat(x.shape[0], 1, 1)
# 修改
# x_and_context = torch.cat((x, context), 2)
# output, state = self.rnn(x_and_context, state)
output, state = self.rnn(x, state)
output = self.dense(output).permute(1, 0, 2)
return output, state
我这样修改跟你的结果是一样的
说得没错。
当初我也有将decoder prediction改为training 方式。。。
不过后来我反过来做：事实上，我将context disable，效果bleu显著改善。 我想这本身state已经包含了context信息了，何必再额外分开搞个context?
参数初始不同，可以使用next(iter( net.parameters) )观察
描述得好，但感觉 这个vocab_size应该改为num_steps
其实如果在mask CE中不计算mean()而使用sum()，那么此时的结果会更加直观
应该是的，问题在于不符合设计，也和训练的流程不一致了。
Seq2SeqDecoder设计中state既和X拼接当做输入，又当做rnn初始的隐状态。这在训练的时候是没问题的，encoder最后的隐状态 encoder_state一次性拼接了所有时间步的X，也当做decoder的起始状态。
但在预测的时候，因为是用for循环一步一步更新的，每步都调用一次Seq2SeqDecoder，过程中改变了state, state变成了上一时刻的隐状态，输入rnn没有问题，但因为不再是encoder_state，和X拼接后就和训练不一致了。
比较简单的改法是修改Decoder，更新state的同时，保留encoder_state用于拼接。或者按照另一种设计方式，删除拼接步骤，encoder_state只用于做初始化。
那个vaild_len现在是没用的，之后下一章训练加性注意力模型就有用了（不要问我为什么知道的）
这一节是学过的最难的一期，也非常有收获~
