Decode(Int32, Boolean) 將識別碼解碼為對應的權杖。 C# 複製 public string? Decode (int id, bool skipSpecialTokens = false); 參數 id Int32 要對應至權杖的識別碼。 skipSpecialTokens Boolean 指出是否要在解碼期間略過特殊權杖。 傳回 String 如果沒有對應至輸入識別碼的標記,則為已解碼的字串...
`tokenizer.decode` 函数的参数如下: 1. `input_ids` (必需):一个整数列表,表示输入文本的 token IDs。这些 IDs 通常是由分词器(tokenizer)生成的。 2. `skip_special_tokens` (可选):一个布尔值,表示是否跳过特殊 tokens(如 [CLS]、[SEP] 等)。默认值为 False,即不跳过特殊 tokens。 3. `clean_up_...
# 将字符串转换为id序列,又称之为编码 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_...
decode(ids, skip_special_tokens=True) # 'this is a apple' slow_tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(path) num = slow_tokenizer.add_tokens(["ஐ"], special_tokens=True) assert num == 1 ids = slow_tokenizer(text)["input_ids"] slow_tokenizer.decode(ids, skip_special_tokens=True) ...
decode(tokens):解码给定的 token 列表,返回解码后的字符串。 class tokenizers.decoders.ByteLevel():ByteLevel 解码器,用于 ByteLevel PreTokenizer 配合使用。 方法:参考 BPEDecoder。 class tokenizers.decoders.CTC( pad_token = '<pad>', word_delimiter_token = '|', cleanup = True):CTC 解码器。
tokenizer.decode([1, 454, 3712, 1943], skip_special_tokens=False) # 'lemonade' 通常debug的时候,为了看id和token的对应关系,会保留special tokens.在线推理的时候,置skip_special_tokens=False,只需要文本。 下面是做解码的部分。 .batch_decode(list of list of ids) ...
ids = tokenizer.encode(sen, add_special_tokens=True) # add_special_tokens 在 tokenize 时序列设置特殊 token print(ids) # 注意到首尾多了特殊 token [CLS](101) 和 [SEP](102) # “解码”:id 序列 -> 原始字符串 str_sen = tokenizer.decode(ids, skip_special_tokens=False) # skip_special_to...
in compute_metrics decoded_preds = tokenizer.batch_decode(preds, skip_special_tokens=True) File "/data/anaconda3/envs/motoria_paraphrase/lib/python3.7/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 3208, in batch_decode for seq in sequences File "/data/anaconda3/envs/motoria_pa...
str_len = tokenizer.decode(ids, skip_special_tokens=True) str_len ''' '弱 小的我也有很大的梦想 !' ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 5.填充与截断 5.1填充 # 填充 ids = tokenizer.encode(sen, padding="max_length", max_length=15) ...
print(tokenizer.decode(tokenized_our.input_ids, skip_special_tokens=True).replace(' ','')) which prints:衣服皺了 , 幫我燙一燙. Spaces are added in between Chinese characters, but the special tokens are gone, respecting theskip_special_tokens=Truesettings. I can further re...