如果为True或“only_first”,则将其截断为max_length参数指定的最大长度,如果未提供max_length = None,则模型会截断为模型接受的最大长度。如果提供的是一对文本序列,则只会截断这一对中的第一个文本序列(因为参数“only_first”),如果参数是“only_second”,则只会截断这一对中的第二个文本序列; “longest_...
return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True) tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True) 选择一个小的subset,尝试微调,选了1000个 small_train_dataset = tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select(range(1000)) small_eval_dataset = tokeni...
最近在参与一个业务迁移的项目。走读代码时，接触到一些限流相关的代码。向老司机请教后了解到，有些业务...
tokenizer还有truncation和max_length属性,用于在max_length处截断: 代码语言:javascript 复制 tokenizer(raw_inputs,padding=True,truncation=True,max_length=7) 输出: 代码语言:javascript 复制 {'input_ids':[[101,2651,2003,1037,2204,2154,102],[101,2129,2055,4826,1029,102,0]],'attention_mask':[[1,...
max_length=max_length, padding=padding, truncation=truncation, return_tensors="pt", )# 转换为 PyTorch 张量input_ids = encoded_text["input_ids"] attention_mask = encoded_text["attention_mask"] 需要注意的是,MT5Tokenizer 是专门为 MT5 模型设计的分词器,但是可以用于其他模型。
Tokenizer有一个truncation_side参数，应该设置为这个值。参见文档。
我需要使我的摘要简洁,所以我设置max_length=25. 但这样做时,我得到的句子不完整,例如这两个例子: EX1:左肺基底的混浊与之前的检查相比似乎稳定。左半身有抬高 EX 2:有正常的矿化和排列。未发现骨折或骨质病变。脚踝死了 如何确保预测的摘要是连贯的句子、完整的思想并且保持简洁。如果可能的话,我不想对汇总输...
# max_length=8[{'summary_text': ' Sam Shleifer writes'}]# max_length=12[{'summary_text': ' Sam Shleifer writes the best docstring'}]5. 文本生成 from transformers import pipelinegenerator = pipeline('text-generation', model='liam168/chat-DialoGPT-small-zh')print(generator('今天早上早点...
max_length=512, return_tensors="pt") 填充将自动应用到模型长度不够的那些句子上(如例子中的第二句,“We hope you don’t hate it.”),并使用模型预训练的填充token。 attention mask也适用。 forkey, valueinpt_batch.items():print(f"{key}:{value.numpy().tolist()}") ...
# 增强的编码函数 out = tokenizer.encode_plus( text = sents[0], text_pair=sents[1], # 当句子长度大于max_length长度 padding='max_length', max_length=30, add_special_tokens=True, # 可取值tf,pt,np,默认返回list tensorflow,pytorch,numpy return_tensors=None, # 返回token_type_ids return_to...