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_...
text = "Transformers are the core of modern NLP tasks." # 使用Tokenizer进行编码 encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt') # 访问编码结果input_ids= encoded_input['input_ids']attention_mask= encoded_input['attention_mask'] 1. 加载与保存 加载模型 #从HuggingFace加载,输入模型名称,即...
#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 return_special_tokens_mask=True, #返回offset_mapping 标识每个词的起止位置,这个参数只能BertTokenizerFast使用 ...
tokenizers.EncodeInput :代表所有类型的、用于 batch 编码的输入序列,作为 Tokenizer 的batch 编码的输入。 如果is_pretokenized=False,则为 TextEncodeInput;如果 is_pretokenized=True,则为 PreTokenizedEncodeInput。 tokenizers.TextEncodeInput:用于编码的文本输入,可以为 TextInputSequence 的一个元组、或者长度为 ...
return_tensors (str, optional, defaults to None):返回数据的类型,可选tf’, ‘pt’ or ‘np’ ,分别表示tf.constant, torch.Tensor或np.ndarray 1-1、加载、保存 # tokenizer的加载和保存使用的方法是from_pretrained、save_pretrainedfrom transformers import AutoTokenizerfrom transformers import BertTokenizer...
paraphrase = tokenizer.encode_plus(sequence_0, sequence_2, return_tensors="pt") not_paraphrase = tokenizer.encode_plus(sequence_0, sequence_1, return_tensors="pt") paraphrase_classification_logits = model(**paraphrase)[0] not_paraphrase_classification_logits = model(**not_paraphrase)[0] 例...
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 ) print('---text: ', text)
encode_plus(text, text_pair=None, add_special_tokens=True, padding=False, truncation=False, max_length=None, stride=0, is_pretokenized=False, pad_to_multiple_of=None, return_tensors=None, return_token_type_ids=None, return_attention_mask=None, return_overflowing_tokens=False, return_special...
# 使用分词器处理输入文本 inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") # 生成文本 generated_text = model.generate(**inputs, max_length=50, num_return_sequences=1) # 解码生成的文本 print(tokenizer.decode(generated_text[0], skip_special_tokens=True)) 这段代码首先导入了必要的类,然后加...
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt') print(encoded_input) output = model(**encoded_input) Run this code, we will see: How to fix this TypeError? We should update transformers version to3.0+ Our version is__version__ = “2.4.1” ...