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_mas
编码(包含特殊标记和后处理) encoded = tokenizer(normalized_text, return_tensors="pt") print("编码结果:", encoded) # 6. 打印注意力掩码和词元类型 ID(后处理部分) print("注意力掩码(Attention Mask):", encoded["attention_mask"]) print("词元类型 ID(Token Type IDs):", encoded["token_type_...
If set will pad the sequence to a multiple of the provided value. This is especially useful to enable the use of Tensor Cores on NVIDIA hardware with compute capability >= 7.5 (Volta). Defaults toNone. return_tensors(str or [TensorType], optional): If set, will return tensors instead ...
inputs = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'] attention_mask = inputs['attention_mask'] print(input_ids) print(attention_mask) 在这个例子中,我们使用了add_special_tokens=True参数来添加BERT模型所需的特殊标记,如[CLS]和[SEP...
tokenizer.encode_plus( text=sents[0], text_pair=sents[1], #当句子长度大于max_length时,截断 truncation=True, #一律补零到max_length长度 padding='max_length', max_length=30, #bert 最大模型长度 512 add_special_tokens=True, #可取值tf,pt,np,默认为返回list return_tensors=None, #返回token_...
通过指定return_tensors参数为'pt',我们告诉tokenizer以PyTorch张量的形式返回结果。最后,我们从返回的结果中提取出input_ids,这是BERT模型所需的输入数据。 将编码后的数据输入到BERT模型中: 有了编码后的数据,我们就可以将其输入到BERT模型中进行处理了。具体操作如下: with torch.no_grad(): outputs = model(...
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 ...
return_offsets_mapping=False, add_special_tokens=True, pad_to_multiple_of=None, padding_side=None, return_tensors=None, verbose: bool = True, **kwargs Expand DownExpand Up@@ -498,7 +497,6 @@ def __call__( return_offsets_mapping, ...
tokens = tokenizer(text, return_tensors="pt") print(tokens) 如果您有一个自定义的 CodellaTokenizer 类,并且确认以上所有检查点都已满足,但问题依旧存在,请检查类定义本身是否有误。 综上所述,请根据您的具体情况,检查并调整上述方面,以解决您遇到的错误。如果问题仍然存在,请提供更多的上下文信息,以便进一步...
return_tensors: Optional[str] = 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, return_length: bool = Fals...