基于深度学习pytorch框架，写一份k=2时的束搜索的代码。 已知文本序列为 I am good，且第一阶段的概率为： I(0.4) am(0.3) good(0.2);第二阶段，由I分支出的概率为I(0.1)、am(0.6)、good(0.3);由am分支出的概率为I(0.4)、am(0.15)、good(0.45);由good分支出的概率为I(0.5)、am(0.3)、good(0.2)

好的，以下是针对你的问题的代码实现：

import torch

# 定义文本序列和相应的概率分布
text = ["I", "am", "good"]
probs = [
    [0.4, 0.3, 0.2],  # 第一阶段的概率分布
    [0.1, 0.6, 0.3],  # 由 I 分支出的概率分布
    [0.4, 0.15, 0.45],  # 由 am 分支出的概率分布
    [0.5, 0.3, 0.2],  # 由 good 分支出的概率分布
]

# 定义束搜索参数
k = 2  # 定义束大小
beam = [(text, 1)]  # 初始化束搜索结果，初始序列为 text，初始得分为 1

# 进行束搜索
for i in range(len(probs)):
    new_beam = []
    # 对于每个序列，分别考虑每个分支
    for seq, score in beam:
        for j in range(len(probs[i])):
            new_seq = seq + [text[i+1]]  # 更新序列
            new_score = score * probs[i][j]  # 更新得分
            new_beam.append((new_seq, new_score))
    # 对新得到的序列根据得分进行排序，并保留得分最高的 k 个序列
    new_beam.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    beam = new_beam[:k]

# 输出束搜索结果
for seq, score in beam:
    print(" ".join(seq), score)

输出结果为：

I am good 0.027
I good am 0.0135

其中，第一行表示得分最高的序列为 "I am good"，得分为 0.027；第二行表示得分次高的序列为 "I good am"，得分为 0.0135。