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        在上一篇文章中我们具体探讨了Beam search的思想以及Beam search的大致工作流程。根据对Beam search的大致流程我们已经清楚了，在这我们来具体实现一下Beam search并应用在我们的seq2seq任务中。

1. python中的堆（heapq）

        堆是一种特殊的树形数据结构。堆分为大根堆和小根堆两种类型，其中：

• 小根堆： 父节点的值小于或等于其子节点的值。
• 大根堆： 父节点的值大于或等于其子节点的值。

堆的应用场景主要是以下两个：

        1. 堆排序，完成升序或降序排列；

        2. 优先级队列，其中元素按照优先级顺序排列，优先级越低越先出队。在每次插入元素时，堆会自动调整以确保最高（或最低）优先级的元素位于堆的根部。

2. Beam search的实现

2.1 Beam search的流程

我们通过构建堆来实现Beam search，主要流程：

        1. 构造 <SOS> 做为第一次输入信息保存在堆中；

        2. 取出堆中的数据，开始forward操作，获取当前时间步的输出output、hidden；

        3. 从output中选择top k个数据输出，做为下一个时间步的输入（其中Beam width = k）；

        4. 把下一个时间步需要的输入数据保存在一个新的堆中；

        5. 获取新的堆中概率最大的数据，判断数据是否为 <EOS> 或者序列是否达到输出最大长度，如果符合则停止输出，若不符合则继续循环2～5。

2.2 构建beam

class Beam:def __init__(self):self.heap = list()self.beam_width = 3def add(self, probability, complete, seq, decoder_input, decoder_hidden):"""入队:param probability: 概率乘积:param complete: 句子是否输出完成:param seq: 句子 包含token的list:param decoder_input: 下一个时间步进行解码的输入:param decoder_hidden: 下一个时间步进行解码的hidden:return: """heapq.heappush(self.heap, [probability, complete, seq, decoder_input, decoder_hidden])# 如果数据的个数大于beam_width则弹出if len(self.heap) > self.beam_width:# heappop会根据优先级从小到大弹出，所以优先级最大的beam_widt会被保存在堆中# 当两个元素的probability的优先级相同时，则根据complete优先级弹出heapq.heappop(self.heap)def __iter__(self):return iter(self.heap)

现在我们完成了保存数据的数据结构。

使用Beam search进行评估

在decoder中我们先定义一个函数处理序列

    def _prepar_seq(self, seq):"""去除seq中的<SOS>和<EOS>的token"""if seq[0].item() == ws.SOS:seq = seq[1:]if seq[-1].item() == ws.EOS:seq = seq[:-1]seq = [i.item() for i in seq]return seq

接下来在decoder中使用beam search

    def beam_search(self, encoder_outputs, encoder_hidden):"""使用堆来完成beam search:param encoder_outputs: [batch_size, seq_len, encoder_hidden_size]:param encoder_hidden: [1, batch_size, encoder_hidden_size]"""batch_size = encoder_hidden.size(1)# 1. 构造第一次需要的输入数据，保存在堆中decoder_input = torch.LongTensor([[ws.SOS]*batch_size]).to(device)  # [batch_size, 1]# 要输入的hiddendecoder_hidden = encoder_hiddenprev_beam = Beam()prev_beam.add(1, False, [decoder_input], decoder_input, decoder_hidden)while True:cur_beam = Beam()# 2. 取出堆中的数据，进行forward_step操作，获得当前时间步的output， hiddenfor _probability, _complete, _seq, _decoder_input, _decoder_hidden in prev_beam:# 判断前一次的 _complete是否为True，如果是则不需要forward# 有可能为True，但是概率并不是最大if _complete == True:cur_beam.add(_probability, _complete, _seq, _decoder_input, _decoder_hidden)else:# 需要进行forward操作decoder_output_t, decoder_hidden = self.forward_step(_decoder_input, _decoder_hidden, encoder_outputs)# 3. 从output中选择最大的beam width个输出，作为下一次的inputvalue, index = torch.topk(decoder_output_t, config.beam_width)  # [batch_size, beam_width]for m, n in zip(value[0], index[0]):decoder_input = torch.LongTensor([[n]]).to(config.device)seq = _seq + [n]  # 更新句子序列probability = _probability * m  # 更新概率乘积if n.item() == config.chatbot_ws_by_word_target.SOS:complete = Trueelse:complete = False# 4. 把下个时间步需要的输入等数据保存在一个新的堆中cur_beam.add(probability, complete, seq, decoder_input, decoder_hidden)# 5. 获取新的堆中的优先级最高（概率最大）的数据，判断数据是否以EOS结尾或者是达到最大长度# 若是则停止迭代# 若不是则继续best_prob, best_complete, best_seq, _, _ = max(cur_beam)if best_complete == True or len(best_seq) - 1 == config.chatbot_target_max_seq_len + 1:return self._perpar_seq(best_seq)else:prev_beam = cur_beam