Transformer网络是否可实现类似LSTM的一对多结构？

Transformer 的 Encoder-Decoder 结构完全支持和LSTM一致的一对多结构，不存在架构层面的阻碍，也根本不需要把所有多输出和单个输入向量硬拼接之后再训练。

具体说明 #

1. 一对多适配性的问题 #

别被Transformer最早用来做机器翻译的固有印象绑住，觉得它只能处理输入输出都是长序列的对等seq2seq任务，实际上这个架构从设计上就没对输入、输出的长度做任何强制绑定：

• 你之前用LSTM做一对多，核心逻辑就是把单个输入编码成上下文隐状态，再基于这个隐状态逐时间步输出多个结果，要么固定输出步长，要么靠终止标记决定什么时候停止生成。
• Transformer跑这个逻辑完全顺畅：Encoder负责把你的单个输入（不管是单个特征向量、单份样本数据）编码成全局上下文记忆张量，这个张量的作用和LSTM最后输出的上下文隐状态没有任何区别；Decoder不管是走自回归逐位生成的模式，还是走非自回归并行输出的模式，都能基于这份记忆输出任意长度的多步结果。不管是单输入多步时序预测、单条件生成序列、单特征多标签分类这类常见的一对多场景，它都能覆盖，同参数量下效果通常还比LSTM好。

2. 训练方式的问题 #

把所有多输出部分和单个输入向量拼起来再训练的做法完全是错的，既不符合Transformer的结构设计，还会平白引入噪声。按你的输出场景选对应的训练方式就行：

• 输出之间有依赖（比如生成任务、需要参考前序结果的多步预测）：就用标准Encoder-Decoder结构训练。单输入送Encoder输出上下文记忆，训练阶段直接用Teacher Forcing策略，把目标多输出序列右移一位加个起始标记当Decoder的输入，Decoder每一步通过交叉注意力读取Encoder存储的记忆，同时靠因果掩码保证只能看到当前步之前的输出，逐位置计算预测损失反向传播就可以，不需要做任何输入输出的拼接。
• 输出之间没依赖（比如固定长度多输出、多标签分类）：连完整Encoder-Decoder都不用上，直接用纯Encoder架构（就是BERT那类结构），把单输入编码完直接接对应维度的输出头，就能并行把所有多步结果输出，不管训练还是推理速度都更快。

注意事项 #

如果你的输入本身就是单个向量，不是序列化数据，没必要硬凑多token的输入格式，给这个单向量加个对应的可学习位置嵌入就行——单输入场景下甚至直接用个固定标记位都可以，直接送Encoder跑就不会影响效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Steve