通过run_beam_search()函数实现beam_search算法的结果可视化

Beam Search（束搜索）是一种用于寻找给定输入序列的最优输出序列的算法。在序列到序列（Seq2Seq）模型中广泛应用，特别是在机器翻译和语音识别等领域。

一般来说，使用Beam Search算法求解最优输出序列的过程如下：

1. 首先，确定束宽（beam width）的大小，束宽决定了每个时间步保留的候选输出的数量。

2. 输入模型的初始状态和一个特殊的开始标记，作为 个时间步的输入。

3. 在每个时间步上，对于所有已生成的候选序列，根据模型的输出和预测的概率分布，选择概率最高的若干个继续扩展下一个词的候选序列。

4. 对于每个概率最高的候选序列，计算得分（score）来排序并筛选出束宽数量的最优候选序列。

5. 重复第3步和第4步，直到遇到终止标记或达到最大序列长度。

6. 从束宽数量的最优候选序列中选择概率最高的序列作为最终的输出序列。

下面是一个使用Python实现Beam Search算法并对结果进行可视化的例子：

def run_beam_search(model, input_seq, beam_width, max_length):
    # 初始化束宽数量的候选序列
    candidates = [{'seq': [START_TOKEN], 'score': 0.0, 'state': None}]
    
    # 生成输出序列
    for _ in range(max_length):
        new_candidates = []
        for candidate in candidates:
            seq, score, state = candidate['seq'], candidate['score'], candidate['state']
            if seq[-1] == END_TOKEN:
                # 如果序列已经以终止标记结尾，则将该序列添加到候选序列中
                new_candidates.append(candidate)
                continue
            # 输入模型预测下一个词的概率分布和新的状态
            output_probs, new_state = model.predict(input_seq, seq, state)
            # 根据概率分布选择前n个概率最高的候选词
            top_n_indices = np.argsort(output_probs)[-beam_width:]
            for index in top_n_indices:
                new_seq = seq + [index]
                new_score = score + np.log(output_probs[index])
                new_candidates.append({'seq': new_seq, 'score': new_score, 'state': new_state})
        # 根据候选序列的得分排序并选择前beam_width个最优序列作为下一个时间步的候选序列
        candidates = sorted(new_candidates, key=lambda x: x['score'], reverse=True)[:beam_width]
    
    # 返回得分最高的序列作为最终输出序列
    best_sequence = max(candidates, key=lambda x: x['score'])['seq'][1:-1]
    return best_sequence

# 使用例子
input_seq = [1, 2, 3, 4, 5]
beam_width = 3
max_length = 10

result = run_beam_search(model, input_seq, beam_width, max_length)

print(result)

在这个例子中，model是训练好的序列到序列模型，input_seq是输入序列，beam_width是束宽的大小，max_length是最大序列长度。

输出中，result是使用Beam Search算法得到的最优输出序列。

通过可视化结果，我们可以比较不同的束宽和输入序列对输出序列的影响，从而调整算法的参数和优化模型的性能。