《深度学习框架PyTorch：入门与实践》中beam_search代码

在《深度学习框架PyTorch：入门与实践》这本书中，关于beam search（束搜索算法）的代码通常用于序列生成任务，如语言模型或者机器翻译。Beam search是一种用于寻找最有可能的结果的搜索算法，它会在每个时间步骤从所有可能的状态中选择一定数量（称为“束大小”）最有希望继续下去的路径。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用PyTorch实现基本的束搜索：

import torch

def beam_search(model, start_token, end_token, max_steps, beam_size):
    # 初始化beam, 包含start_token
    beam = [(start_token, [start_token], 0)]
    
    for _ in range(max_steps):
        next_beam = []
        for word, path, score in beam:
            if word == end_token:
                continue
            
            # 使用当前词和模型预测下一个词的概率分布
            log_probs = model([word])
            
            # 扩展可能性，计算每个后续词概率加权得分
            expanded_scores = (score + log_probs) / len(log_probs)
            top_words = torch.topk(expanded_scores, k=beam_size, dim=0)

            for new_word, new_score in zip(top_words[1], top_words[0]):
                next_beam.append((new_word.item(), path + [new_word.item()], new_score.item()))

        # 修剪到前beam_size个最佳状态
        beam = sorted(next_beam, key=lambda x: -x[2])[:beam_size]

        # 如果找到end_token，跳出循环
        if end_token in [state[0] for state in beam]:
            break

    return beam[0][1]  # 返回最优路径

# ...其他代码，比如加载模型、设置输入等...

请注意，这只是一个简化的版本，并未涵盖完整的细节，实际应用中可能会有更复杂的处理，例如动态调整束大小或添加剪枝策略。此外，实际代码会依赖于你使用的具体模型结构以及其API。