深度学习的编码器和解码器有什么区别？他们训练时的数据一样吗？

如果我使用cnn1d作为编码器，提取时间序列特征。然后训练一个解码器，这个解码器的输入是cnn1d编码器的输出。请问编码器和解码器怎么训练权重呢？训练集不一样可以吗？

通常编码器起到信息压缩的作用，解码器从压缩后的信息还原。所以你会见到auto-encoder那种维度先降低再升高的结构。
至于你说的cnn1d，是中间的数据提取和表征用到的子结构，这些子结构在编码器和解码器中都可以用。训练权重还是端到端进行的，本质上还是会计算loss function，反向传播，训练集通常就是一个，只不过输入输出有些任务里是一样的（比如自编码器），有些任务里不一样（比如机器翻译）。