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  • decoder解码器是将Byte解析成为List的Java pojo对象。所有netty中的解码器,都是Inbound入站处理器类型, 都直接或者间接实现了ChannelInboundHandler接口。 每个解码器都是一个InboundHander decoder–>...

    decoder部分:

    decoder解码器是将Byte解析成为List的Java pojo对象。所有netty中的解码器,都是Inbound入站处理器类型,
    都直接或者间接实现了ChannelInboundHandler接口。
    每个解码器都是一个InboundHander

    decoder–>ByteToMessageDecoder解码器

    该类是个抽象类,不可直接使用

    它会将上一站传过来的ByteBuf中的数据进行解码,解码出一个List,然后迭代List 列表
    逐个将Java POJO对象传入下一个Inbound入站处理器,

    在这里插入图片描述

    其中解码的方法 decoder是个抽象方法,由子类实现。

    decoder–>ReplayingDecoder类

    ReplayingDecoder 类是ByteToMessageDecoder的子类,作用:

    • 在读取ByteBuf缓冲区的数据之前,需要检查缓冲区中是否有足够的字节
    • 若ByteBuf中有足够的字节,则会正常读取,如果没有足够的字节,则会停止解码,会留着数据,等待下一次IO事件再读取。

    ReplayingDecoder分包解码器:
    在netty中进行字符串的传输,可以采用普通的Header-Content内容传输协议:

    • Header 部分放置字符串的长度,用int来描述

    • content部分用来放置字符串。
      在实际的传输过程中,一个Header-content内容包,在发送端会被编码成为一个ByteBuf内容发送包,
      当到达接收端后,可能被分成很多ByteBuf接收包,对于这个参差不齐的接收包,该解码器操作:

    • 1:解码出这个字符串的长度

    • 2:校验ByteBuf缓冲区的字节长度等于头部的解析的字符串长度,才会读取ByteBuf缓冲区的字节。

    不适用场景:
    在数据解析逻辑复杂的应用场景,ReplayingDecoder在解析速度上相对较差
    原因:在ByteBuf中的长度不够时,ReplayingDecoder会抛出一个ReplayError异常,这时,会把ByteBuf中的
    读指针还原到之前所在的位置。然后等待下一次IO事件,再继续解析。这对CPU是一个较大的负担。

    decoder–>MessageToMessageDecoder:

    在这里插入图片描述
    在上图中,出站类型是Object,那么在下一个Inbound节点的入站类型,就是Object,这时,就需要用到MessageToMessageDecoder,
    入参需要明确。

    netty开箱即用的内置解码器:

    • FixedLengthFrameDecoder(固定长度数据包解码器):
      适用场景:每个数据包的长度都是固定的,例如:100个字节。
      只要把这个解码器加入到流水线中,就会把入站的ByteBuf包解析成一个个长度为100的数据包,然后进入下个Inbound节点

    • LineBaseFrameDecoder(行分割数据包解码器):
      适用场景:每个ByteBuf数据包,适用换行符(或者回车换行符)作为数据包的边界分隔符。

    • DelimiterBaseFrameDecoder(自定义分隔符数据包解码器):可以自定义分隔符。

    • LengthFieldBaseFrameDecoder(自定义长度数据包解码器):可以自定义长度(最为复杂)

    Encoder:

    Encoder是将Java POJO对象转化成最终的ByteBuf二进制类型。通过流水线写入到低层的Java通道。
    在netty中,编码器是一个Outbound出站处理器。
    编码器是将上一站输入的数据进行编码或者格式转化,传递到下一个ChannelOutBoundHander出站处理器

    Encode 有MessageToByteEncoder编码器接口和MessageToMessageEncoder编码器接口

    总结

    在一个channelPipeline中有N个handler节点,每一个Hander都有入站(Inbound)和出站(Outbound) 出站操作
    所以Decoder和Encoder是在相互配合使用的。

    前面的都是Decoder和Encoder分开实现的。Netty通过继承ByteToMessageDecoder和MessageToByteEncoder或子类,
    生成了一个新类型:Codec类型。同时具备解码和编码功能。

    ByteToMessageCodec(继承方式):通过继承,将解码和编码结合,将前面的decoder和encoder方法放在同一个自定义类中。
    本来放入channelPipeline中需要添加2个节点,现在添加1个节点即可。

    CombinedChannelDuplexHander组合器(通过组合的方式):将编码器和解码器的所有的逻辑强制性的放在同一个类中,
    在只需要编码和解码的流水线上,逻辑太臃肿,不大合适。这里将解码器和编码器结合起来使用,捆绑使用,更加的灵活。

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  • Encoder编码器、Decoder解码器

    千次阅读 2019-03-27 16:57:04
    知乎用户对编码器解码器的理解 encoder: 本身其实就是一连串的卷积网络。该网络主要由卷积层,池化层和BatchNormalization层组成。 卷积层负责获取图像局域特征,池化层对图像进行下采样并且将尺度不变特征传送到...

    知乎用户对编码器解码器的理解

    • Encoder:
      • 本身其实就是一连串的卷积网络。该网络主要由卷积层,池化层和BatchNormalization层组成。
      • 卷积层负责获取图像局域特征,池化层对图像进行下采样并且将尺度不变特征传送到下一层,而BN主要对训练图像的分布归一化,加速学习。
      • 概括地说,encoder对图像的低级局域像素值进行归类与分析,从而获得高阶语义信息(“汽车”, “马路”,“行人”),Decoder收集这些语义信息,并将同一物体对应到相应的像素点上,每个物体都用不同的颜色表示。
    • Decoder:
      • 既然Encoder已经获取了所有的物体信息与大致的位置信息,那么下一步就需要将这些物体对应到具体的像素点上
      • Decoder对缩小后的特征图像进行上采样,然后对上采样后的图像进行卷积处理,目的是完善物体的几何形状,弥补Encoder当中池化层将物体缩小造成的细节损失。

    Quora对CNN、RNN、Mixed style中的编码器/解码器分别作了介绍

    在这里插入图片描述
    一些网络架构明确旨在利用神经网络的这种能力来学习有效的表示。他们使用编码器网络将原始输入映射到特征表示,使用解码器网络将此特征表示作为输入,处理它以做出决定,并产生输出。这称为编码器 - 解码器网络。
    理论上,编码器和解码器部件可以彼此独立地使用。例如,编码器RNN可用于将传入电子邮件的特征编码为“特征向量”,然后将其用于预测电子邮件是否是垃圾邮件。然而,由于在各种任务上的良好性能,神经编码器和解码器经常一起使用。

    在这里插入图片描述
    在CNN中,编码器 - 解码器网络通常看起来像这样(CNN编码器和CNN解码器):
    这是执行图像的语义分割的网络。网络的左半部分将原始图像像素映射到特征向量集合的丰富表示。网络的右半部分采用这些功能,产生输出并将输出映射回“原始”格式(在本例中为图像像素)。

    在这里插入图片描述
    在RNN中,编码器 - 解码器网络通常看起来像这样(RNN编码器和RNN解码器):
    这是一个预测传入电子邮件响应的网络。网络的左半部分将电子邮件编码为特征向量,网络的右半部分对特征向量进行解码以产生字预测

    在这里插入图片描述
    混合风格:
    注意,没有必要仅使用CNN或仅使用RNN作为编码器和解码器。我们可以将CNN编码器与RNN解码器混合搭配使用,反之亦然; 可以使用适合于给定任务的任何组合。
    看看我用红色突出显示的部分。STV指的是Skip-Thought Vectors。STV本身就是编码器 - 解码器架构。摘自他们的论文:
    我们在编码器 - 解码器模型的框架中处理跳过思想。也就是说,编码器将单词映射到句子向量,并且解码器用于生成周围的句子。编码器 - 解码器模型已经为神经机器翻译获得了很多牵引力。在该设置中,编码器用于将例如英语句子映射到矢量中。然后,解码器对该向量进行调节以生成源英语句子的翻译。已经探索了编码器 - 解码器对的若干选择,包括ConvNet-RNN,RNN-RNN和LSTM-LSTM。
    T-ATT的作者使用STV的编码器来编码字幕。此外,在上图中,CNN指的是VGGNet或ResNet,作者用它们来编码图像。我在右边以红色突出显示的LSTM指的是使用由管道生成的中间表示的解码器(在图中显示为“上下文矢量”)来预测形成输入图像的字幕的一系列单词。因此,他们一起使用CNN编码器,RNN编码器和LSTM解码器!

    SIGAI对Encoder、Decoder比较好理解的解释

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    2014-03-11 22:53:30
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  • 学习libopus(2) Decoder解码器

    千次阅读 2015-06-23 20:01:35
    来自:http://www.opus-codec.org/docs/html_api-1.1.0/group__opus__decoder.html ...在解码过程也是从创建解码器开始的。可以通过这样创建: int error; OpusDecoder *dec; dec = opus_decoder_create(Fs

    来自:http://www.opus-codec.org/docs/html_api-1.1.0/group__opus__decoder.html

    详细说明



    本页描述用于解码作品的过程和功能。


    在解码过程也是从创建解码器开始的。可以通过这样创建:


    int error;
    OpusDecoder *dec;
    dec = opus_decoder_create(Fs, channels, &error);
    在这里


    Fs是采样速率,并且必须是8000,12000,16000,24000,或48000
    channels是通道的数量(1或2)
    error是失败状态下的错误代码好(成功则返回OPUS_OK)




    不但可以通过opus_decoder_create()来分配内存空间,也可以使用预分配内存空间:


    int size;
    int error;
    OpusDecoder *dec;
    size = opus_decoder_get_size(channels);
    dec = malloc(size);
    error = opus_decoder_init(dec, Fs, channels);


    其中,opus_decoder_get_size()会返回解码器所需的内存大小。请注意,这个大小可能在未来的版本中有所修改,所以尽量不要使用常量代替。


    这个解码器会分配到连续的内存块中,可以通过浅拷贝获取他(例如memcpy)


    在调用opus_decode()或者opus_decode_float()时必须是一个完整的音频数据


    frame_size = opus_decode(dec, packet, len, decoded, max_size, 0);
    在这里


    packet是包含压缩数据的字节数组
    len为字节包的实际长度
    decoded是在opus_int16解码音频数据(或opus_decode_float())
    MAX_SIZE是decoded_frame数组大小


    opus_decode()和opus_decode_float()会返回从每一组样本中解码的样本数(每个通道)。如果该值为负,则发生了错误。这可能发生,如果该分组被损坏或如果音频缓冲区太小不能保存完整的解码音频。


    Opus是一个可复用的状态编码,并且作为结果的Opus数据包不能分开编码。数据包必须传递到解码器,并连续按顺序地进解码。丢失的数据包可以通过调用一个空指针和长度为零的数据包来替换。


    解码器不能被多个线程同时调用。分离的流必须被单独的解码器进行解码,并且可以并行地解码,除非该库设置了NONTHREADSAFE_PSEUDOSTACK编译。
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    图像标注的任务让我们可以构建和训练一个为任何给定图像生成字幕的神经网络。在设计时使用了解码器的来完成文字的生成。当我们描述了每个解码器的工作原理时,我发现当它们被可视化时,更容易理解它们。

    图像标注任务流程图

    与翻译模型类似,我们的图像字幕模型通过输入图像张量和特殊的句首标记(即)来启动字幕生成过程。这个模型生成了我们单词的概率分布(实际上是logits)。橙色方框显示解码算法的选择,帮助我们选择使用哪个单词。然后,选择的单词和图像再次传递给模型,直到我们满足停止条件,即我们获得特殊的句子结束标记(即 )作为下一个单词,或者我们超过了预先定义的步骤数。一个步骤是将图像和单词的张量传递给字幕生成器模型,并使用解码算法选择单词。

    在这篇文章中,我们关注的是橙色的盒子。帮助我们从整个词汇表的概率分布中选择单词的解码算法。

    GREEDY DECODER(贪心解码器)

    这是最直接的方法,我们选择的词有最高的可能性(贪婪的行动)。虽然它可以生成单词序列,但与其他解码算法相比,输出的质量往往较低。

    所以我们选择了前60个单词来可视化。另外,它导致标签在每个时间步上切换。

    BEAM SEARCH(定向搜索解码器)

    在贪婪解码器中,我们在每一步都考虑一个字。如果我们可以在每一步跟踪多个单词并使用它们来生成多个假设会怎样呢?

    这正是定向搜索算法所做的,我们定义了每一步需要保留多少个单词(k)。该算法跟踪k个单词及其得分,每个单词都是从之前得分最高的k个单词中获得种子。分数是由到目前为止生成的假设的概率的和计算出来的。

    其中t为步长,x为输入图像,y为生成的单词。停止条件与贪心搜索相同,贪心搜索假设在遇到 或超出预先定义的最大步数时停止。 最终的结果是一个单词树多个假设),然后选择得分最高的一个作为最终的解。

    单词树结构,橙色表示最终的解

    当我们使用k=1时,它的工作方式和贪婪解码器算法一样,同样会产生低质量的输出。当我们增加k时,算法开始产生更好的质量的输出,尽管在更大的k时,输出变得非常短。另外,注意增加k是计算密集型的,因为我们需要在每一步跟踪k个单词。

    例如一下图片


    使用训练好的模型后生成文字的过程

    开始和停止单词以绿色和红色突出显示,灰色文本显示该步骤或时间点的序列得分。

    PURE SAMPLING DECODER(纯采样解码器)

    纯采样译码器与贪婪搜索译码器非常相似,但不是从概率最高的单词中抽取,而是从整个词汇表的概率分布中随机抽取单词。纯抽样和Top-K抽样(下面)等抽样方法提供了更好的多样性,通常被认为更能生成自然语言。

    上图的文字描述生成过程

    您可能已经注意到解码器没有在“street ”处停止,这是因为我们的stop条件需要精确的“ ”令牌。

    TOP-K SAMPLING DECODER(TOP-K抽样解码器)

    该方法类似于纯采样译码器,但不是使用整个概率分布,而是只对top-k个可能单词进行采样。如果我们用k=1,它和贪婪搜索是一样的如果我们用词汇表的总长度作为k,那么它可以作为纯采样解码器。下面的可视化使用与纯采样示例相同的输入图像。

    结论

    这就是我在关于神经图像标题生成的文章中使用的各种解码算法的可视化。下面是最后一个示例,显示了四个解码器对同一输入图像的输出。


    虽然这里生成的字幕的整体质量不如基于注意力的模式好,但我们可以看到不同的解码器对于结果的影响。

    作者:Katnoria

    原文地址:https://www.katnoria.com/nlg-decoders/

    deephub翻译组

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