建议参考 Padding and truncation 上述代码的输出为一个字典 (dict),各个 (Key, Value) 为: 由于第 2 句较短,所以有 [PAD],而且对应的 attn_mask 为 0 我们可以将上述词表编码输入解码: # 对句子进行编码 inputs = tokenizer(s1, s2, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") for x in...
直接把truncation=True 改成 truncation='longestfirst',不需要另外写truncation_strategy='longest_first'。因为True默认的是only_first,也就是仅对前面一句话做截断,不对后面一句做截断。当遇到sent1长度是50,sent2长度是300的极端情况,使用“truncation=True”,总长度还是会超出256。 而truncation='longestfirst'的好...
batched=True, remove_columns=dataset['train'].column_names)这里首先我们处理一下数据集，并获取数据集中的所有标签，并加载Bert预训练模型，这里使用preprocess_data函数来进行数据集的
batch = tokenizer(sequences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") # This is new batch["labels"] = torch.tensor([1, 1]) optimizer = AdamW(model.parameters()) loss = model(**batch).loss loss.backward() optimizer.step() 代码源自huggingface Transformer库教程 参考 用huggingfac...
对数据集批量进行词元分析:首先定义处理函数preprocess_function,其次使用map函数作用于数据集,其中batched=True表示批量处理 truncation=True表示对超出模型限定标记长度之外的文本进行裁剪 fromtransformersimportAutoTokenizer tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')defpreprocess_function(examples):return...
map({True: 1, False: 0}) # 训练模型 model.train(train_inputs, train_labels) 完成模型训练后,我们可以使用测试数据对模型进行评估。以下是一个简单的示例代码: # 划分测试数据为输入和标签 test_inputs = tokenizer(test_data['text1'], test_data['text2'], padding=True, truncation=True, return...
truncation=True, # Truncate to max_length max_length=self.max_len, return_tensors='pt') # Return torch.Tensor objects # shape [max_len] token_ids = encoded_pair['input_ids'].squeeze(0) # tensor of token ids torch.Size([max_len]) ...
encoded= tokenizer(review.numpy().decode('utf-8'), truncation=True, max_length=150, pad_to_max_length=True)returnencoded['input_ids'], encoded['token_type_ids'], encoded['attention_mask'] bert_train= [bert_encoder(r)forr, linimdb_train] ...
truncation=True,padding='max_length', return_tensors='pt') tokens['input_ids'].append(new_tokens['input_ids'][0]) tokens['attention_mask'].append(new_tokens['attention_mask'][0]) #将张量列表重新格式化为一个张量 tokens['input_ids']=torch.stack(tokens['input_ids']) ...
# Step 2: Preprocess the datasetdeftokenize_function(examples):returntokenizer(examples["text"],padding="max_length",truncation=True)tokenized_datasets=dataset.map(tokenize_function,batched=True) 之后,我们准备训练和评估数据集。请记住,如果您想使用所有数据,可以将 num_samples 变量设置为 -1。