ids = tokenizer.encode(sen, add_special_tokens=True) ids 编码的结果 #将id序列转换为字符串,又称之为解码 str_sen = tokenizer.decode(ids, skip_special_tokens=False) str_sen 解码的结果 Step5 填充与截断 # 填充 ids = tokenizer.encode(sen, padding="max_length", max_length=15) ids 填充的结...
将文本序列列表提供给tokenizer时,可以使用以下选项来完成所有这些操作(即设置padding=True, truncation=True,return_tensors="pt"): batch = tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") print(batch) # {'input_ids': tensor([[ 101, 8667, 146, 112, 182, 170, 142...
mGPT 模型和mT5 模型都使用的 MT5Tokenizer 分词器,我们看看两个模型文件中分词器的区别。 mGPT 模型文件: mT5 模型文件: 由于MT5Tokenizer 基于 SentencePiece 分词算法实现,所以两个模型的spiece.model文件相同,tokenizer_config.json和special_tokens_map.json大致相同。 总结: 在选择 tokenizer 时,需要根据具体的...
max_length=6, add_special_tokens=True, return_tensors="tf", return_token_type_ids=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 对于上述代码, 如果自己提前处理好数据: A B C [PAD] [PAD] [PAD]则tokenizer返回的attention_mask为 1 1 1 1 1 1 如果数据是 A B C则tokenizer返回的attention_mask为 1...
Tokenizer的作用是: 1、分词 2、将每个分出来的词转化为唯一的ID(int类型)。 pt_batch = tokenizer( ["We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.","We hope you don't hate it."], padding=True, truncation=True, max_length=5, ...
tokenizer迁移huggingface的逻辑 1、迁移了huggingface的PreTrainedTokenizer逻辑,没有迁PreTrainedTokenizerFast的逻辑 2、return_tensors的设置,相对于huggingface,少了pt(torch)、tf(tensorflow)和jax,相对于当前仓上,多了np(numpy)的配置 3、from_pretrained、save_pretrained使用当前仓上逻辑,未对huggingface的逻辑进行迁移...
max_length,设置最大句长 return_tensors,设置返回数据类型 代码语言:javascript 复制 from transformersimportAutoTokenizer checkpoint='distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english'tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) 先看看直接使用tokenizer的结果: ...
output_beam = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_beams=5, do_sample=False) logp = sequence_logprob(model, output_beam, input_len=len(input_ids[0])) print(tokenizer.decode(output_beam[0])) print(f"\nlog-prob: {logp:.2f}") ...
>>>tmp=TOKENIZER.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs=[("奥林匹克运动会","奥运会")],truncation=True,padding="max_length",max_length=50,return_tensors="pt"){'input_ids':tensor([[101,1952,3360,1276,1046,6817,1220,833,102,1952,6817,833,102,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,...
pt_batch=tokenizer(["We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.","We hope you don't hate it."],padding=True,truncation=True,max_length=5,return_tensors="pt")## 其中,当使用list作为batch进行输入时,使用到的参数注解如下: ...