应该是监督学习啊，训练的时候有个tgt_vocab
我也许并不能很好的回答你的问题,我找寻了很久也没有获得想要的答案,我思考了很久总结了一些观点,希望能和大家一起讨论讨论这个问题,以下是个人的一些看法.
我们知道，embedding 是一种缩放(缩小或放大)语义信息到一定维度空间的手段，在这里是输入一个 vocab_size 的 query,然后获得hidden_size维度的 embedding, embedding的好处是可以通过学习使得语义相近的样本在 embedding后距离更相近.
一种可能的解释是:当num_hiddens 增大时,嵌入向量的维度也会相应增大,这会增加模型学习到的单词或符号的语义信息.然而,(num_hiddens 较大时)此时我们想要加入位置编码,就有种有心杀贼无力回天的感觉,我们无法确保在茫茫数据海中(而且数据本身也是服从(0, 1)的分布),提取出位置信息,我认为如果不扩大位置编码提供的位置信息,将无法很好地区分不同位置处的单词或符号.因此,为了更好地结合语义信息和位置信息,一种可行的做法是增加位置编码在嵌入中的比例,但是我们知道的是模型的参数最好能控制在较小的范围(稳定性和收敛速度),不能无限制的根据 num_hiddens 放大这个占比,所以选用了平方根进行一定的缩放(你也可以试试log 缩放).
也许我的理解是错误的,希望如果有人能有正确的结论,请不吝赐教,我十分感谢. 
token是one-hot，经过embedding相当于从词嵌入矩阵W中取特定行，而W被 Xavier初始化，其方差和嵌入维数成反比。也就是嵌入维数越大，方差越小，权重越集中于0，后续再和positional encoding相加，词嵌入特征由于绝对值太小，可能被位置信息掩盖，难以影响模型后续计算。因此需要放大W的方差，最直接的方法就是乘以维度的平方根。
1 Like
你说的只是用到了X的无监督可能是BERT，使用了transformer的encoder部分，基于自监督学习做预训练，然后作为特征提取器用于下游任务。和MLP、RNN一样，transformer只是一种架构，既可以无监督（比如BERT、GPT）也可以有监督（比如ViT）。
中文版的代码没有更新，看d2l的API文档很多写法都变了，有些甚至输入参数数量都变了，这章建议就看个原理，代码实现还是看看英文版吧
你不说我还没注意，不止是代码，章节都不一样，英文版多了不少新内容。
英文版的代码一年前就被重构了，看来中文版出版以后很少维护了。
original:
def init(self, ffn_num_hiddens, ffn_num_outputs, **kwargs):
super(PositionWiseFFN, self).init(**kwargs)
new:
def init(self, ffn_num_hiddens, ffn_num_outputs):
super().init()
我的理解是：如果是[10,32]的话，那么就是[10,32]形状的矩阵会被归一化，但是每个单词的特征维度是32维吧，而不是10x32，因此只需要[32]即可
transformer是监督学习，Decoder的输入部分是groud_truth
你说训练时已经包含了序列信息。。意思是训练习得了？如果是那何必第一个bos时加，这样做不是相当于全局一样了吗？意义在哪
几个问题：
- 首先你的说法第t步时使用t-1步的位置编码是否正确？不是应该使用自身的t步编码吗？训练就 是这样的
- 你提到这个预测时只使用第一步编码，应该是原代码不正确
- 我之前屏蔽了positional encoding，但效果并没有显著变化。即相当于目前代码添加一个常量。所以这个bleu不同训练次数是有变化的，可能不能准确反映更正后positional encoding效果
- 看了你的代码跟原代码差不多意思。我干脆做了更加精简版本（但效果如上所说并不是bleu始终是4/4，有时3.65/4. 注意我说的是4个句子）
emb_norm = self.embedding(X) \
* math.sqrt(self.num_hiddens)
historic_kvs = state[2][0] # uses the first layer is enough
if historic_kvs is None or no_fixed:
X = self.pos_encoding(emb_norm) #⚠️X已经由(n,s)变成(n,s,h)
else: # fixed: 修正*预测时*固定使用第一个token对应的位置嵌入矩阵行向量
# print('training step must not come here!')
cur_step = historic_kvs.shape[1] + 1
emb_norm = emb_norm.repeat(1,cur_step,1 )
X = self.pos_encoding(emb_norm)
X = X[:,-1,:] # restore the target last step
X = X.unsqueeze(0)
'''
11 2 torch.Size([1, 2, 32]) torch.Size([1,1, 32])
'''
# print('11', cur_step,emb_norm.shape,X.shape)
其它代码完全不用变化
“训练时在解码器中并不必考虑样本中翻译后的句子的有效长度，因为预测出来不一样长的惩罚最终会体现在loss中”，这句话不同意。这里本质上和之前基于attention的seq2seq的key,value没有区别，理论上就应该使用真实的dec_valid_len，而不是通过loss去优化参数，因为使用loss依然会使用作为key,value，那为什么不提前把通过dec_valid_len去掉呢？论据之一就是编码器输出的key,value对是带有valid_len的，所以这里self attention的key,value没有理由不使用dec_valid_len，如果按照源代码的逻辑，甚至没必要用arange，训练的时候也用None，效果和arange有什么区别吗？
没有大佬能回复下吗？ 报错说多头注意力部分有问题，跟D2L 库相关，不懂怎么debug呀~~~谁能棒棒忙吗？ 谢谢大佬们~
呃，我是这么处理的，因为源代码是直接通过d2l库进行的引用，从而引发的报错（这个报错很离谱啦），所以我直接把multi-head attention的定义类时的代码给复制过来，放到同一个IPython 的notebook 里面定义，然后在encoder的Class定义里面把multi-head attention哪里的 d2l. 给去掉，然后就可以正常运作了 ，属于笨方法
Cool, 笨办法也是办法，我都没思路， 我去试试，谢谢啦 