tokenize 模块是用纯 Python 编写的,位于 CPython 源代码中的Lib/tokenize.py中。 重要提示:CPython 源代码中有两个 tokenizers:一个用 Python 编写,上面演示的这个,另一个是用 C 语言编写的。用 Python 编写的被用作实用程序,而用 C 编写的被用于 Python 编译器。但是,它们具有相同的输出和行为。用 C 语...
C++的stringstream有类似的功能,boost.string_algorithm也有提供类似的泛型算法。另外在boost当中专门提供了boost.tokenizer来做这样的工作,它的实现是对C++泛型设计的一个不错的诠释,当然,它远没有达到完美的程度。Matthew Wilson在它的stlsoft中也提供了类似的组件,stlsoft.string_tokeniser。它们各有各自的特点,接下来...
trans_func = partial( convert_example, tokenizer=tokenizer, max_seq_length=max_seq_length) #对齐组装成小批次数据 """定义一个匿名函数lambda表达式,命名为batchify_fn. samples:一个样本列表 fn:一个函数对象,默认为tuple类的实例 tuple类可以将多个数据处理函数打包成一个函数. pad类可以对数据进行填充操作...
(繼承來源 Tokenizer<TSymbol,TSymbolType>) CurrentCharacter 此類型/成員支援.NET Framework基礎結構,不適合直接從您的程式碼使用。取得 Tokenizer 中的目前字元。 (繼承來源 Tokenizer<TSymbol,TSymbolType>) CurrentErrors 此類型/成員支援.NET Framework基礎結構,不適合直接從您的程式碼使用。取得目前 razor...
3.1 strtok (String Tokenizer): 用途: strtok 用于将字符串拆分成一系列的标记(tokens),这些标记由用户指定的分隔符来定义。 每次调用 strtok,它返回下一个标记,直到字符串结束或者再没有其他标记为止。 用法: 函数原型如下: char*strtok(char*str,constchar*delimiters); ...
.bin 文件是 int32 数字的原始字节流，使用 GPT-2 tokenizer 标记 token ID，或者也可以使用 prepro_tinystories.py tokenize TinyStories 数据集。原则上，llm.c 到这一步已经可以训练模型。然而，基线 CPU/fp32 参考代码的效率很低，从头开始训练这些模型不切实际。因此，这里使用 OpenAI 发布的 GPT-2 权重...
.bin 文件是 int32 数字的原始字节流,使用 GPT-2 tokenizer 标记 token ID,或者也可以使用 prepro_tinystories.py tokenize TinyStories 数据集。 原则上,llm.c 到这一步已经可以训练模型。然而,基线 CPU/fp32 参考代码的效率很低,从头开始训练这些模型不切实际。因此,这里使用 OpenAI 发布的 GPT-2 权重进行...
.bin 文件是 int32 数字的原始字节流,使用 GPT-2 tokenizer 标记 token ID,或者也可以使用 prepro_tinystories.py tokenize TinyStories 数据集。 原则上,llm.c 到这一步已经可以训练模型。然而,基线 CPU/fp32 参考代码的效率很低,从头开始训练这些模型不切实际。因此,这里使用 OpenAI 发布的 GPT-2 权重进行...
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Tokenizer - 它从给定的ASCII文本文件(Python代码)创建一个令牌流。 Lexical Analyzer - Python的这个领域涉及适当的缩进和间距。此时将进行语法检查。 字节码生成器 − 如果进行了任何优化,则由 Python 组件进行;但是,由于 Python 不是一种编译语言,因此与从 C编译器获得的优化范围相比,可用优化的范围受到限制。