我正在尝试进行序列到序列的预测。为此，我使用了一个 LSTM 层 followed by a fully connected layer。在训练阶段，我采用了教师训练法，而在测试阶段我想跳过这一步（我可能在这里理解错了）。我没有找到直接的方法来实现这一点，所以我采用了下面的方法。

def forward(self, inputs, future=0, teacher_force_ratio=0.2, target=None):    outputs = []    for idx in range(future):        rnn_out, _ = self.rnn(inputs)        output = self.fc1(rnn_out)        if self.teacher_training:            new_input = output if np.random.random() >= teacher_force_ratio else target[idx]        else:            new_input = output        inputs = new_input

我使用了一个 bool 类型的变量 teacher_training 来检查是否需要教师训练。这么做对吗？如果是，还有没有更好的方法？谢谢。

回答：

在 PyTorch 中，所有扩展自 nn.Module 的类都有一个名为 training 的布尔类型关键字参数。因此，我们应该直接使用 training 参数，而不是 teacher_training。这个参数会根据模型的训练模式自动设置（model.train() 和 model.eval()）。