defencode(self,text:str,# 需要转化的句子text_pair:Optional[str]=None,add_special_tokens:bool=True,max_length:Optional[int]=None,stride:int=0,truncation_strategy:str="longest_first",pad_to_max_length:bool=False,return
模型输入(编码 Encode)阶段 分词(Tokenize) 将文本拆分为词元(Token),常见的分词方式包括字级、词级、子词级(如 BPE、WordPiece)、空格分词等。 输入: "你好" 分词: ["你", "好"] 2. 映射(Mapping) 将每个词元映射为词汇表中的唯一 ID,生成的数字序列即为模型的输入。 分词: ["你", "好"] 映射...
最后，你可以使用tokenizer的encode或encode_plus方法来把文本转换成token ID的序列，并且使用model的forward方法来得到模型的输出¹²³。下面是一个简单的Python代码示例：# 导入transformers库from transformers import AutoTokenizer, GPT2DoubleHeadsModelimport torch# 加载tokenizer和modeltokenizer = AutoTokenizer.fr...
如果`return_tensors`参数为'pt',则返回值将是一个PyTorch tensor;如果为'tf',则返回值将是一个TensorFlow tensor。这个参数允许你在不同的深度学习框架之间进行选择。 总的来说,`tokenizer.encode()`函数是自然语言处理任务中的一个重要工具,它能够将文本转换为模型可以处理的数字序列,并且可以通过参数控制转换的...
例如:input_ids = tokenizer.encode('Hello, world!', return_tensors='pt') 将文本编码为PyTorch张量;decoded_text = tokenizer.decode(input_ids[0]) 将ID序列解码回文本。 自定义与扩展:根据需要,你可以对Tokenizer进行自定义和扩展。例如,添加新词、修改拆分规则等。 四、实践与应用 掌握了Tokenizer的基本...
text ="I love natural language processing!"encoded_input = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")# 输出:# {'input_ids': tensor([[101, 1045, 2293, 3019, 2653, 2738, 999, 102]]),# 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])} ...
input_ids = tokenizer.encode( text, add_special_tokens=True, # 添加special tokens, 也就是CLS和SEP max_length=100, # 设定最大文本长度 pad_to_max_length=True, # pad到最大的长度 return_tensors='pt' # 返回的类型为pytorch tensor
encoded_dict = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt') print(encoded_dict) 在这个示例中,我们首先导入了BertTokenizer,然后使用from_pretrained方法从预训练的模型中初始化一个分词器。接下来,我们将一段中文文本输入到encode方法中,最后打印出分词后的结果。
return_tensors: Optional[Union[str, TensorType]]=None, return_token_type_ids: Optional[bool]=None, return_attention_mask: Optional[bool]=None, return_overflowing_tokens: bool=False, return_special_tokens_mask: bool=False, return_offsets_mapping: bool=False, ...
inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, return_tensors="pt") # 得到模型的输出 outputs = model(**inputs) last_hidden_states = outputs.last_hidden_state 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.