def beam_decode(decoder, decoder_hidden, encoder_outputs, voc, beam_size, max_length=MAX_LENGTH): terminal_sentences, prev_top_sentences, next_top_sentences = [], [], [] prev_top_sentences.append(Sentence(decoder_hidden)) for i in range(max_length): for sentence in prev_top_sentences: decoder_input = torch.LongTensor([[sentence.last_idx]]) decoder_input = decoder_input.to(device) decoder_hidden = sentence.decoder_hidden decoder_output, decoder_hidden, _ = decoder( decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs ) topv, topi = decoder_output.topk(beam_size) term, top = sentence.addTopk(topi, topv, decoder_hidden, beam_size, voc) terminal_sentences.extend(term) next_top_sentences.extend(top) next_top_sentences.sort(key=lambda s: s.avgScore(), reverse=True) prev_top_sentences = next_top_sentences[:beam_size] next_top_sentences = [] terminal_sentences += [sentence.toWordScore(voc) for sentence in prev_top_sentences] terminal_sentences.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) n = min(len(terminal_sentences), 15) return terminal_sentences[:n]

这段代码实现了一个 beam search 解码函数 `beam_decode`，用于在序列到序列模型中生成输出序列。下面是对该函数的解释：

- `beam_decode` 函数接受以下参数：
- `decoder`：解码器模型
- `decoder_hidden`：解码器的初始隐藏状态
- `encoder_outputs`：编码器的输出
- `voc`：词汇表对象，用于将索引转换为单词
- `beam_size`：束搜索的大小，即每个时间步保留的候选序列数
- `max_length`：生成序列的最大长度，默认为预定义的最大长度 `MAX_LENGTH`

- 首先，创建三个列表：`terminal_sentences` 用于存储终止的句子，`prev_top_sentences` 用于存储上一步的候选句子，`next_top_sentences` 用于存储下一步的候选句子。

- 然后，将初始隐藏状态封装在 `Sentence` 对象中，并将其添加到 `prev_top_sentences` 列表中。

- 接下来，使用一个循环来生成序列。在每个时间步中，对于每个候选句子，执行以下操作：
- 创建一个张量 `decoder_input`，将上一步的最后一个索引作为输入。
- 将 `decoder_input` 移动到适当的设备上。
- 使用解码器模型和编码器的输出计算解码器的输出、隐藏状态。
- 从解码器的输出中选择前 `beam_size` 个最高值作为候选词的索引。
- 将候选词、候选分数和隐藏状态添加到 `sentence` 对象中的 `topk` 列表中。

- 在生成完整的序列之后，将终止的句子和前 `beam_size` 个候选句子按照平均分数进行排序。

- 最后，返回前 `n` 个最高分数的句子作为最终生成的序列。

希望以上解释对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。