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 1 1 0 0 0...
脚本找出mysql中缺少主键的表
(0), - 'attention_mask': inputs['attention_mask'].squeeze(0), - 'labels': torch.tensor(label, dtype=torch.float) - } - - elif self.prompt_style == 101: - new_dataset = row['new_dataset'] - SOTA = row['SOTA'] - OA = row['OA'] - RQM = round(row['RQM'],1) - - ...
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