Informer pytorch 代码解读（2）Decoder_informer的decoder-程序员宅基地

在整个informer架构中，进入到了绿色的部分，也就是decoder的部分。在这里需要的参数的维度进行下面的描述：

dec_out：（32，72，512）

enc_out：（32，48，512），也就是上文通过稀疏attention和卷积后相比于词编码减少了一半维度的数据是（32，48，512）。

下一步进入真正decoder，发现Decoder好像比较简单？相比于Encoder，整个decoder层也只有51行代码，这个Decoder类，初始化的部分只有两个一个是layer一个是标准化层。

对整个layer进行显示查看，整个layer只有一个DecoderLayer，这个DecoderLayer里面主要包括三个部分，

（1）是self-attention也就是自编码层，是对decoder的inputs进行编码的层。

（2）是cross-attention也就是和encoder的output进行交叉编码的层。

对于Decoder来说，他要求的输入是x和cross，而x就是decoder的inputs的词编码后的数据他的维度是（32，72，512），而cross的维度是（32，48，512）也就是encoder的输出。

接下来进入到DecoderLayer层，

在经过DecoderLayer层的第一个红色部分的时候，x是经过self-attention计算的编码，将这个计算后的编码和x进行相添加，x最后的维度还是不变的还是（32，72，512）

512变成了7，也就是（32，72，7）

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45193103/article/details/124064236

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