整个模型是编码-解码-编码的结构，如果只想训练更新解码器的权重参数，怎么操作
参考GPT和自己的思路：要只训练和更新模型的一部分权重，可以使用以下步骤：
- 首先，将整个模型分成多个子模型，其中只包含要更新的权重。在你的情况下，你需要将整个模型拆分成编码器和解码器两个子模型。
- 接下来，在训练期间，只需在解码器子模型上应用优化器和损失函数，而不必在编码器子模型上进行操作。
- 在训练期间，通过对整个模型计算损失函数并应用梯度下降来更新解码器子模型的权重。由于编码器子模型没有进行任何操作，它的权重将保持不变。
- 最后，在测试或应用期间，可以使用完整的模型来进行推理。
这样就可以只更新解码器子模型的权重，而不会影响编码器子模型的权重。
我以python语言为例吧......
- 如果只想训练更新解码器的权重参数，可以尝试在编码器的参数上设置requires_grad=False，这样在反向传播时就不会更新编码器的梯度。
- 可以在编码器的输出上使用detach()方法，这样就会切断编码器和解码器之间的计算图，防止梯度回传到编码器。
如果用的是PyTorch，你可以参考这篇文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/52036405，它给出了一个用RNN和注意力机制构建编码器-解码器模型的完整代码，可以在其中设置requires_grad=False来冻结编码器的参数，或者在优化器初始化时指定params=decoder.parameters()来只更新解码器的参数。