for epoch in range(epochs):
    model.train()
    total_loss = 0
    for x, y in train_loader:
        tgt = torch.zeros_like(y)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(x, tgt)
        loss = criterion(output, y)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {total_loss / len(train_loader):.4f}")


# During training
for epoch in range(epochs):
    model.train()
    total_loss = 0
    for x, y in train_loader:
        tgt = y[:, :-1, :] 
        optimizer.zero_grad()
        output = model(x, tgt)
        loss = criterion(output, y[:, 1:, :])  
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {total_loss / len(train_loader):.4f}") 这两个什么区别 

这两段代码的区别在于：训练时目标序列 tgt 的设置方式不同，影响模型学习目标和质量。

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✅ 第一段代码：使用全零目标序列

pythonCopyEditfor x, y in train_loader:
    tgt = torch.zeros_like(y)  # tgt 是全为0的张量
    ...
    output = model(x, tgt)
    loss = criterion(output, y)

• tgt 输入的是全为0的张量，不含任何真实信息。
• 相当于你让模型“从一片空白中预测出未来走势”，这非常困难。
• Transformer Decoder 在训练时如果不看到真实值序列，很难学习到如何逐步生成序列。
• 会导致预测值 几乎一样或者无法收敛。

🛑 这种做法在时间序列建模中通常效果很差，不推荐。

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✅ 第二段代码：使用 teacher forcing（教学强制）

pythonCopyEditfor x, y in train_loader:
    tgt = y[:, :-1, :]               # 使用真实目标序列的前 (n-1) 步
    ...
    output = model(x, tgt)
    loss = criterion(output, y[:, 1:, :])  # 与目标序列的后 (n-1) 步做对比

• 使用了真实的目标序列作为 Decoder 的输入，也就是所谓的 teacher forcing。
• 意思是：我告诉你第一天的值，你来预测第二天；然后告诉你第二天的值，你预测第三天……
• 然后比较模型预测的 [t+1, t+2, ..., t+n] 和真实的 [t+1, t+2, ..., t+n]。
• 这种方式训练更稳定，收敛更快，预测精度更高。

✅ 这是推荐的做法，尤其适合时间序列预测、机器翻译等任务。

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🧠 简单类比帮助理解

模式	类比说明
第一段（用0作为目标输入）	让一个学生在不知道考试题目的前提下写完整份答案
第二段（用部分真实目标）	老师给他看前几道题的答案，他再尝试写后面的题目

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✅ 建议总结

项目	第一段（全零 tgt）	第二段（真实 tgt）
输入给 decoder 的序列	全为 0	真实序列的前一部分
模型训练难度	高	低
收敛速度	慢或不收敛	快
模型预测能力	弱，容易输出重复值	强，能学到序列模式
推荐程度	❌ 不推荐	✅ 推荐

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如需进一步提升效果，还可以在训练中逐渐减少 teacher forcing 的比例，转向模型自回归（scheduled sampling）。