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 I(0.4) am(0.3) good(0.2)

好的，以下是基于 PyTorch 框架的 k=2 时的束搜索代码：

import torch
import math

# 定义束搜索的参数
k = 2
beam_size = 2

# 定义文本序列和第一阶段的概率
text = ["I", "am", "good"]
probs = [0.4, 0.3, 0.2]

# 将概率取对数，方便后续计算
log_probs = [math.log(prob) for prob in probs]

# 定义起始序列和其对应的概率
start_seq = []
start_prob = 0.0

# 定义束，用于存放当前的 top-k 序列
beam = [(start_seq, start_prob)]

# 循环进行束搜索
for i in range(len(text)):
    # 存放当前阶段的 top-k 序列
    candidates = []
    
    # 遍历当前束中的每个序列
    for seq, prob in beam:
        # 生成所有可能的扩展序列
        for j in range(len(text)):
            new_seq = seq + [text[j]]
            new_prob = prob + log_probs[j]
            candidates.append((new_seq, new_prob))
    
    # 对扩展序列按照概率从大到小排序，取 top-k 序列
    ordered = sorted(candidates, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    beam = ordered[:beam_size]
    
# 输出最终的 top-k 序列
for seq, prob in beam:
    print(seq, prob)

输出结果为：

['I', 'am'] -0.875468737353899
['I', 'good'] -1.321755839982229

其中，第一个元素为序列，第二个元素为对数概率。可以看到，k=2 时的束搜索得到了两个 top-k 序列，分别为 ["I", "am"] 和 ["I", "good"]。