使用run_beam_search()函数实现beam_search算法的精确搜索结果

beam_search算法是一种用于解码模型生成序列的搜索算法。它通过在每个时间步保留概率最高的k个候选项，并在下一个时间步基于这些候选项生成新的候选项，以便获得更好的生成序列。

在实际应用中，为了提高搜索效率，我们通常会限制每个时间步保留的候选项数目为k。因此，beam_search算法是一种近似搜索算法，不保证获得全局最优解，但能够获得较好的局部最优解。

下面是一个实现beam_search算法的run_beam_search()函数的示例代码：

import numpy as np

def run_beam_search(start_token, encoder_model, decoder_model, max_len, beam_width):
    # 初始化beam列表
    start_seq = [start_token]
    beam = [(start_seq, 0)]
    
    # 开始搜索
    for i in range(max_len):
        candidates = []
        for seq, score in beam:
            # 获取当前序列的最后一个token
            token = seq[-1]
            
            # 使用encoder模型获得当前token的编码向量
            encoder_output = encoder_model.predict(np.array([seq]))
            
            # 使用decoder模型进行预测
            decoder_output = decoder_model.predict([encoder_output, np.array([[token]])])
            
            # 获取概率最高的k个候选项
            topk_tokens = np.argsort(decoder_output[0, -1])[-beam_width:]
            
            # 添加到候选项列表中
            for topk_token in topk_tokens:
                candidates.append((seq + [topk_token], score + np.log(decoder_output[0, -1, topk_token])))
        
        # 选择得分最高的k个候选项作为下一步的beam
        ordered_candidates = sorted(candidates, key=lambda x: x[1], reverse=True)
        beam = ordered_candidates[:beam_width]
    
    # 返回得分最高的序列
    best_seq, best_score = beam[0]
    return best_seq

# 使用示例
start_token = 1
encoder_model = ...
decoder_model = ...
max_len = 10
beam_width = 3

best_seq = run_beam_search(start_token, encoder_model, decoder_model, max_len, beam_width)
print("Best sequence:", best_seq)

在上述代码中，我们首先定义了一个run_beam_search()函数，接收一些参数，包括起始标记符号start_token、encoder模型、decoder模型、生成序列的最大长度max_len和beam宽度beam_width。然后，我们通过一个迭代过程，在每个时间步根据当前beam中的候选项生成新的候选项，直到达到最大序列长度。

在每个时间步，我们使用encoder模型获得当前token的编码向量，并使用decoder模型进行预测。然后，我们选择概率最高的k个候选项作为下一步的beam，并按照得分进行排序。最后，我们返回得分最高的序列。

使用示例中，我们传入了起始标记符号、encoder模型、decoder模型、生成序列的最大长度和beam宽度。然后，我们调用run_beam_search()函数获得 序列，并打印出结果。

需要注意的是，示例中的encoder模型和decoder模型应该是预先训练好的，并且能够进行预测。在示例中，我们使用encoder模型的predict()函数获得当前token的编码向量，并使用decoder模型的predict()函数进行预测。根据具体的情况，您可能需要进行适当的修改。