注： 来源于cs224n2019-a4作业代码
NG视频介绍
我的另一篇博客
beam-search为一种解码算法，应用于test部分，在train中不使用因为train都会有一个正确答案，并不需要特地的去选择。思想~~最短路径，一定要理解它与维特比算法以及greedysearch之间的区别，这里不多叙述。
流程
以【seq2seq-attention】为例，beam-size= 3，输入X首先通过encoder部分形成decoder的初始状态(decoder-init-state)，decoder还需要初始输入’(start)’,然后从输出中选择3个概率最高的词，放入候选列表中，这三个词作为下一轮decoder的输入，每个词生成另外3个概率最高的词(**也就是说第二轮decoder将生成9个词)，从这些词中再次选择概率最高的三个词，以此类推，直至出现‘(end)’或者达到最大解码次数为止
代码
https://github.com/pcyin/pytorch_basic_nmt/blob/master/nmt.py
