Python 需要更多关于tensorflow_插件对象的信息吗

我正在尝试使用tensorflow的注意机制构建一个编码器-解码器模型。 我正在使用tensorflow_插件库试图复制和理解此模型：

遗憾的是，关于

BasicDecoder

、

Sampler

和

AttentionWrapper

对象的文档不足，我无法完美地使用它们。在我的研究过程中，我能找到的最明确的文档是：

最模糊的阶段是使用

TrainingSampler（）

和

GreedyEmbedingSampler（）

时，但他没有深入到sampler的上下文中，我了解的唯一信息是以下代码：

#BasicDecoder使用采样器实例。采样器的正常使用如下所示：
采样器=采样器（初始参数）
（初始完成，初始输入）=采样器初始化（输入张量）
单元输入=初始输入
cell\u state=cell.get\u初始状态（…）
对于tf.范围内的时间步长（最大输出长度）：
单元输出，单元状态=单元（单元输入，单元状态）
样本ID=采样器。样本（时间步长、单元输出、单元状态）
（完成，单元输入，单元状态）=采样器。下一个单元输入(
时间步长、单元输出、单元状态、样本ID）
如果tf.减少所有（已完成）：
打破

此外，我的模型不包含嵌入层，因为我的输入向量不需要它。因此，我假设在测试/推理期间必须使用另一个采样器，而不是GreedEmbeddingSampler（）

我希望我足够清楚，有人能帮助我理解