最近学了transformer框架
在训练过程解码器的输入都是正确标签加上掩码
那预测阶段呢或者说实际应用阶段解码器输入应该是什么呢？
根据问题描述，Transformer在训练过程中，解码器的输入是正确的标签加上掩码。在预测阶段或者实际应用阶段，解码器的输入应该是通过前一个时间步的解码器输出来生成的。具体的解决方案如下：
Step 1: 准备Transformer模型 首先，需要准备一个Transformer模型。你可以使用现成的模型库，比如transformers库，或者根据自己的需求实现一个Transformer模型。
Step 2: 准备解码器输入 在预测阶段，解码器的初始输入是一个特殊的标记，比如开始标记<sos>。接下来的每一个时间步，解码器的输入都是通过前一个时间步的解码器输出来生成的。所以，需要一个循环来生成解码器的输入序列。
Step 3: 生成解码器输入序列 使用一个循环来生成解码器的输入序列，直到达到预定的序列长度或者遇到结束标记<eos>。在每个时间步，将前一个时间步的解码器输出作为当前时间步的输入，并将当前时间步的输出添加到结果序列中。
下面是一个示例代码，用来生成解码器的输入序列：
# 准备Transformer模型
model = TransformerModel()
# 准备解码器输入
decoder_input = torch.tensor([<sos>]) # 初始输入为开始标记
max_length = 100 # 设置最大序列长度
result = [] # 保存解码器的输出序列
# 生成解码器输入序列
for i in range(max_length):
# 使用前一个时间步的解码器输出作为当前时间步的输入
decoder_output = model.decoder(decoder_input)
# 获取当前时间步的输出
output_token = decoder_output.argmax(dim=-1)
# 将当前时间步的输出添加到结果序列中
result.append(output_token.item())
# 检查是否达到结束标记
if output_token.item() == <eos>:
break
# 更新解码器输入为当前时间步的输出
decoder_input = output_token
# 将结果序列转换为字符串或标签的形式
result = convert_to_string(result)
在上述代码中，首先准备了一个Transformer模型model，然后设置了一个循环来生成解码器的输入序列。在每个时间步中，使用前一个时间步的解码器输出作为当前时间步的输入，然后获取当前时间步的输出，并将其添加到结果序列中。当输出为结束标记时，循环停止。最后，可以将结果序列转换为字符串或标签的形式。
请注意，上述代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。另外，具体的实现方式也可能因不同的Transformer模型库而有所差异。以上是根据问题描述和参考资料给出的一个解决方案，希望能帮到你。如果有任何问题，请随时提问。
在预测阶段（或称为推理阶段）和实际应用阶段，解码器的输入是由模型自身生成的。具体地说，对于序列生成任务如机器翻译、文本摘要等，我们通常采用某种策略，例如贪婪解码（Greedy Decoding）、集束搜索（Beam Search）或者拓扑采样（Top-k Sampling）等，将模型的当前输出作为下一个时间步的输入。
对于第一时间步，解码器的输入通常是一个特殊的起始符号，例如""或""。在这之后的每一个时间步，解码器的输入就是前一时间步模型生成的输出。
以贪婪解码为例：在第一个时间步，我们将起始符号输入解码器，解码器会产生一个输出。然后，我们取这个输出中概率最高的单词，再将其作为下一个时间步的输入。这个过程反复进行，直到模型生成了一个结束符号，例如""或""，或者生成的序列达到了某个预设的最大长度。
需要注意的是，在预测阶段，我们不再需要使用掩码（masking）技术，因为在每个时间步，解码器只看到其前一步的输出，而不能看到未来的信息。这确保了预测阶段的解码过程符合序列生成的自回归（auto-regressive）特性。