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...
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'] 在上述代码中,我们调用tokenizer函数对文本进行分词和编码,并指定返回PyTorch张量。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...
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_...
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。 比如: mGPT 模型和mT5 模型都使用的 MT5Tokenizer 分词器,我们看看两个模型文件中分...
text = '愿执子手立黄昏,冬日品茗粥尚温.' 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 ...
同时,我们通过return_tensors='pt'参数指定了返回PyTorch张量格式。 解码操作则是将编码后的数字序列转换回原始文本。以下是一个示例: decoded_text = tokenizer.decode(input_ids[0]) print(decoded_text) 运行上述代码后,你将看到与原始文本相同的输出。 四、实用技巧 处理长文本:对于超出BERT模型最大长度限制...
1. `text`:需要编码的文本字符串。 2. `max_len`:可选参数,指定最大的序列长度。如果提供,将会截断或填充文本以达到这个长度。 3. `padding`:可选参数,指定用于填充的特殊标记。通常为0或-1等特殊值。 4. `truncation`:可选参数,指定是否需要在序列的开头或结尾进行截断。 5. `return_tensors`:可选参数...
fromtransformersimportRobertaTokenizer# 加载预训练的 RoBERTa tokenizertokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('roberta-base')# 输入文本text ="Hello, how are you?"# 执行tokenizer,包含分词、词汇表映射、添加特殊标记等步骤tokens = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")...
tokens = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) print(tokens) 注意:上面的代码使用了transformers库,而不是modelscope。 总结 由于autotokenizer可能不是modelscope库的一部分,您可能需要重新审视您的需求,并考虑使用其他库或方法来满足您的需求。如果modelscope库有更新或变更,请确...
text = tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True ) model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt") print(tokenizer.batch_decode(model_inputs["input_ids"])) 0 comments on commit e61714e Please sign in to comment. Footer...