在TensorFlow中，tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder函数是用于实现基本的解码器的。在实现机器翻译、对话生成等任务时，通常需要使用此函数来构建解码器模型。
BasicDecoder函数的作用是将输入的隐藏状态和初始解码器输入转化为输出符号序列。它的主要输入包括解码器的RNN单元、解码器的初始化状态、一个递增的time step，以及一个训练时使用的训练helper。输出包括每个时间步的输出符号和每个时间步的解码器状态，以及一个输出序列由stdout helper生成。BasicDecoder可以与许多其他的helper一起使用，如GreedyEmbeddingHelper、ScheduledSamplingEmbeddingHelper等。
BasicDecoder的使用方法为：
# 定义解码器的RNN单元
decoder_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=decoder_hidden_units)
# 定义初始化状态
decoder_initial_state = decoder_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)
# 定义helper
decoder_helper = tf.contrib.seq2seq.GreedyEmbeddingHelper(embedding=decoder_embedding, start_tokens=start_tokens, end_token=end_token)
# 定义decoder
decoder = tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder(cell=decoder_cell, helper=decoder_helper, initial_state=decoder_initial_state, output_layer=output_layer)
# 开始解码
outputs,_,_ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder,maximum_iterations=maximum_iterations)
上述例子中，我们使用了tf.nn.rnn_cell.LSTMCell作为解码器的RNN单元，通过调用该函数生成了一个LSTM单元。使用zero_state函数来设置初始化状态，并通过指定batch_size和dtype生成零状态向量。在这里，我们使用了tf.contrib.seq2seq.GreedyEmbeddingHelper作为helper，它使用数据中的最后一个解码器输出作为下一个时间步的输入，并将一个预定义的token作为开始标记和结束标记。然后我们创建了一个解码器模型，BasicDecoder模块需要将cell、helper、initial_state和output_layer等作为参数。最后，我们通过调用tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode来运行解码器。其中maximum_iterations参数是最大解码步骤数。
下面提供两个实例说明：
- 机器翻译
# 定义decoder的cell
decoder_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=decoder_hidden_units)
# 定义decoder的初始化状态
decoder_initial_state = decoder_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32).clone(cell_state=encoder_final_state[1])
# 定义decoder的helper
decoder_helper = tf.contrib.seq2seq.TrainingHelper(inputs=decoder_inputs_embedded,sequence_length=decoder_lengths, name="training_helper")
# 定义output_layer
output_layer = Dense(units=target_vocab_size, kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.1))
# 定义decoder
decoder = tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder(cell=decoder_cell,
helper=decoder_helper,
initial_state=decoder_initial_state,
output_layer=output_layer)
# 解码
outputs, final_context_state, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder, output_time_major=False, impute_finished=True, maximum_iterations=max_target_sequence_length)
该例子展示了如何使用BasicDecoder进行机器翻译。我们使用LSTM单元作为解码器的RNN单元，使用zero_state函数设置初始化状态向量，并使用TrainingHelper作为helper。我们使用Dense层作为输出层，将解码器的输出投影到目标词汇表中的下一个符号。然后我们调用dynamic_decode函数来运行解码器，得到解码后的输出。
- 对话生成
# 定义decoder的cell
decoder_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=decoder_hidden_units)
# 定义decoder的初始化状态
decoder_initial_state = decoder_cell.zero_state(batch_size=tf.shape(encoder_outputs)[0], dtype=tf.float32).clone(cell_state=encoder_final_state)
# 定义decoder的helper
greedy_embedding_helper = tf.contrib.seq2seq.GreedyEmbeddingHelper(embedding=embedding_decoder,
start_tokens=tf.tile([target_vocab_to_int['<GO>']], [batch_size]),
end_token=target_vocab_to_int['<EOS>'])
# 定义output_layer
output_layer = Dense(units=target_vocab_size, kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.1))
# 定义decoder
decoder = tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder(cell=decoder_cell,
helper=greedy_embedding_helper,
initial_state=decoder_initial_state,
output_layer=output_layer)
# 解码
outputs, final_context_state, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder, output_time_major=False, impute_finished=True, maximum_iterations=max_target_sequence_length)
该例子展示了如何使用BasicDecoder进行对话生成。与机器翻译不同，我们使用了tf.contrib.seq2seq.GreedyEmbeddingHelper作为helper，它使用数据中的最后一个解码器输出作为下一个时间步的输入，并将一个预定义的token作为开始标记和结束标记。然后我们调用dynamic_decode函数来运行解码器，得到生成的对话。