model_max_length:一个整数,指定 transformer model 的输入的 max 长度(以 token 为单位衡量)。当 tokenizer 采用from_pretrained() 被加载时,model_max_length 被设置为 transformer model 关联的 max_model_input_sizes 值。 如果未提供,则默认为 VERY_LARGE_INTEGER (等于 int(1e30))。 padding_side:一个字...
在训练的时候文档或者一个turn的末尾增加一个eos token。需要做padding补齐的时候拼pad token,也可以直接用eos token当补齐token。不过建议四个都设置上,也算是致敬一下之前的NLPer 番外篇1:tokenizer与loss 不同tokenizer的压缩率,每个token的信息量是不同的,这就导致不同tokenizer在同一份数据下训练出来的模型loss...
还没结束,数据要能够输入transformers提供的预训练模型,还需要构建attention_mask和token_type_id这两个额外的输入,分别用于标记真实的输入与片段类型,我们可以通过下面这段代码实现 ids=tokenizer.encode(sen,padding="max_length",max_length=15)attention_mask=[1ifidx!=0else0foridxinids]token_type_ids=[0]*l...
其实作为NLP模型的输入,对于一些长句子我们还需要对齐进行padding使得每个batch的句子长度应该是一致的,这个过程tokenizer也可以帮我们完成,下面我们看看tokenizer的其他参数,可以参见文档了解更多,常使用的参数如下: padding:给序列补全到一定长度,True or ‘longest’: 是补全到batch中的最长长度,max_length’:补到给定max...
指定控制字符和ID,这里面现在我们一般只用pad和eos。在训练的时候文档或者一个turn的末尾增加一个eos token。需要做padding补齐的时候拼pad token,也可以直接用eos token当补齐token。不过建议四个都设置上,也算是致敬一下之前的NLPer 番外篇1:tokenizer与loss ...
padding="max_length", truncation=True, 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 ...
max_length:控制padding和truncation的长度。 return_tensors:返回数据的类型,可选’tf’,‘pt’, ‘np’ ,分别表示tf.constant, torch.Tensor或np.ndarray类型。 return_token_type_ids:默认返回token_type_id(属于哪个句子)。 return_attention_mask:默认返回attention_mask(是否参与attention计算)。
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。
result = tokenizer(string, padding="max_length", max_length=100, return_tensors=_return_tensors_sig) print("{}: the {} pad result of {} is {}".format(tokenizer_item, _return_tensors_sig, string, result)) tokenizer.save_pretrained(save_name=tokenizer_item) ...
padding='max_length', max_length=30, add_special_tokens=True, #可取值tf,pt,np,默认为返回list return_tensors=None, #返回token_type_ids return_token_type_ids=True, #返回attention_mask return_attention_mask=True, #返回special_tokens_mask 特殊符号标识 ...