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临沂建站公司网站排名优化的技巧

news 2025/8/15 8:11:54

临沂建站公司,网站排名优化的技巧,高端产品网站建设,建什么类型个人网站比较好1--AutoTokenizer的使用官方文档 AutoTokenizer() 常用于分词，其可调用现成的模型来对输入句子进行分词。 1-1--简单Demo 测试代码： # 分词器测试Demo from transformers import AutoTokenizerif __name__ "__main__":checkpoint "…

1--AutoTokenizer的使用

官方文档

AutoTokenizer() 常用于分词，其可调用现成的模型来对输入句子进行分词。

1-1--简单Demo

测试代码：

# 分词器测试Demo
from transformers import AutoTokenizerif __name__ == "__main__":checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english" # 使用该模型tokenlizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) # 加载该模型对应的分词器raw_input = ["I love kobe bryant.","Me too."]inputs = tokenlizer(raw_input, padding = True, return_tensors = "pt") # padding并返回pytorch版本的tensorprint("After tokenlizer: \n", inputs) # 打印分词后的结果str1 = tokenlizer.decode(inputs['input_ids'][0]) # 将词ID恢复print("str1: \n", str1)print("All done!")

输出结果：

After tokenlizer: 
{
'input_ids': tensor([[101,  1045,  2293, 24113, 12471,  1012,   102],[101,  2033,  2205,  1012,   102,     0,     0]]),          
'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]])
}
str1: [CLS] i love kobe bryant. [SEP]

分析：

上述代码将输入的句子进行分词，并将每一个词利用一个 ID 进行映射；例如上述代码中，101 对应 [CLS]，1045 对应 I，2293 对应 love，24113 对应 kobe，12471 对应 bryant，1012 对应 . 符号，102 对应 [SEP]；

input_ids 存储了每一个句子分词后对应的 ID，0 表示 padding 的词；由于上面测试代码设置了padding，因此会将每一个句子自动padding为最长句子的长度，padding的词用 0 来表示。

attention_mask 标记了哪些词是真正有意义的，只有为 1 的词才会参与后续的 attention 等计算。

利用 decode 可以将词 ID 重新解码为句子。

1-2--常用参数

1-2-1--padding

设置 padding 时，可以指定具体的 padding 长度；

from transformers import AutoTokenizerif __name__ == "__main__":checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"tokenlizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) raw_input = ["I love kobe bryant.","Me too."]input1 = tokenlizer(raw_input, padding = "longest", return_tensors = "pt") # padding长度与输入中的最长句子相同input2 = tokenlizer(raw_input, padding = "max_length", return_tensors = "pt") # padding到最大句子长度，默认是512input3 = tokenlizer(raw_input, padding = "max_length", max_length = 10, return_tensors = "pt") # 指定最大长度是10print("After tokenlizer: \n", input1['input_ids'].shape)print("After tokenlizer: \n", input2['input_ids'].shape)print("After tokenlizer: \n", input3['input_ids'].shape)

输出结果：

After tokenlizer: torch.Size([2, 7])
After tokenlizer: torch.Size([2, 512])
After tokenlizer: torch.Size([2, 10])

1-2-2--truncation

设置 truncation 时，用于截断，可以指定截断的长度。

from transformers import AutoTokenizerif __name__ == "__main__":checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"tokenlizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) raw_input = ["I love kobe bryant.","Me too."]# 长度超过5的部分会被截断input1 = tokenlizer(raw_input, padding = "longest", truncation = True, max_length=5, return_tensors = "pt")print("After tokenlizer: \n", input1)str1 = tokenlizer.decode(input1['input_ids'][0]) # 将词ID恢复print("str1: \n", str1)

输出结果：

After tokenlizer: 
{
'input_ids': tensor([[  101,  1045,  2293, 24113,   102],[  101,  2033,  2205,  1012,   102]]), 
'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1],[1, 1, 1, 1, 1]])
}
str1: [CLS] i love kobe [SEP]

2--BertTokenizer的使用

2-1--简单Demo

① 编码两个句子：

from transformers import BertTokenizerif __name__ == "__main__":tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path = 'bert-base-chinese')sents = ['我喜欢科比布莱恩特.', '我也是.', '我喜欢他的后仰跳投', '我喜欢他的曼巴精神']# 编码两个句子    inputs = tokenizer.encode(text = sents[0],text_pair = sents[1],truncation = True, # 截断padding = 'max_length', # padding到最大长度add_special_tokens = True,max_length = 20, # 设置最大长度return_tensors = None # None默认返回list，可取值tf,pt,np)print(inputs)print(tokenizer.decode(inputs))

输出结果：

inputs: [101, 2769, 1599, 3614, 4906, 3683, 2357, 5812, 2617, 4294, 119, 102, 2769, 738, 3221, 119, 102, 0, 0, 0]
decode: [CLS] 我 喜 欢 科 比 布 莱 恩 特. [SEP] 我 也 是. [SEP] [PAD] [PAD] [PAD]

② 增强编码

from transformers import BertTokenizerif __name__ == "__main__":tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path = 'bert-base-chinese')sents = ['我喜欢科比布莱恩特.', '我也是.', '我喜欢他的后仰跳投', '我喜欢他的曼巴精神']# 增强编码两个句子inputs = tokenizer.encode_plus(text = sents[0],text_pair = sents[1],truncation = True, # 截断padding = 'max_length', # padding到最大长度add_special_tokens = True,max_length = 30, # 设置最大长度return_tensors = None, # None默认返回list，可取值tf,pt,np,return_token_type_ids = True,return_attention_mask = True,return_special_tokens_mask = True,return_length = True)for k, v in inputs.items():print(k, ':', v)print(tokenizer.decode(inputs['input_ids']))

输出结果：

input_ids : [101, 2769, 1599, 3614, 4906, 3683, 2357, 5812, 2617, 4294, 119, 102, 2769, 738, 3221, 119, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]token_type_ids : [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]special_tokens_mask : [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]attention_mask : [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]length : 30decode: [CLS] 我 喜 欢 科 比 布 莱 恩 特. [SEP] 我 也 是. [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD]

③ 批量编码：

from transformers import BertTokenizerif __name__ == "__main__":tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path = 'bert-base-chinese')sents = ['我喜欢科比布莱恩特.', '我也是.', '我喜欢他的后仰跳投', '我喜欢他的曼巴精神']# 批量编码句子inputs = tokenizer.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs = [sents[0], sents[1]],truncation = True, # 截断padding = 'max_length', # padding到最大长度add_special_tokens = True,max_length = 20, # 设置最大长度return_tensors = None, # None默认返回list，可取值tf,pt,np,return_token_type_ids = True,return_attention_mask = True,return_special_tokens_mask = True,return_length = True)for k, v in inputs.items():print(k, ':', v)print("decode: \n", tokenizer.decode(inputs['input_ids'][0]))print("decode: \n", tokenizer.decode(inputs['input_ids'][1]))

输出结果：

input_ids : [[101, 2769, 1599, 3614, 4906, 3683, 2357, 5812, 2617, 4294, 119, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [101, 2769, 738, 3221, 119, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]token_type_ids : [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]special_tokens_mask : [[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]length : [12, 6]attention_mask : [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]decode: [CLS] 我 喜 欢 科 比 布 莱 恩 特. [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD]decode: [CLS] 我 也 是. [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD]

④ 批量编码成对的句子：

from transformers import BertTokenizerif __name__ == "__main__":tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path = 'bert-base-chinese')sents = ['我喜欢科比布莱恩特.', '我也是.', '我喜欢他的后仰跳投', '我喜欢他的曼巴精神']# 批量编码成对的句子inputs = tokenizer.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs=[(sents[0], sents[1]), (sents[2], sents[3])],truncation = True, # 截断padding = 'max_length', # padding到最大长度add_special_tokens = True,max_length = 20, # 设置最大长度return_tensors = None, # None默认返回list，可取值tf,pt,np,return_token_type_ids = True,return_attention_mask = True,return_special_tokens_mask = True,return_length = True)for k, v in inputs.items():print(k, ':', v)print("decode: \n", tokenizer.decode(inputs['input_ids'][0]))print("decode: \n", tokenizer.decode(inputs['input_ids'][1]))

输出结果：

input_ids : [[101, 2769, 1599, 3614, 4906, 3683, 2357, 5812, 2617, 4294, 119, 102, 2769, 738, 3221, 119, 102, 0, 0, 0], [101, 2769, 1599, 3614, 800, 4638, 1400, 814, 6663, 2832, 102, 2769, 1599, 3614, 800, 4638, 3294, 2349, 5125, 102]]token_type_ids : [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]special_tokens_mask : [[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]]length : [17, 20]attention_mask : [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]decode: [CLS] 我 喜 欢 科 比 布 莱 恩 特. [SEP] 我 也 是. [SEP] [PAD] [PAD] [PAD]decode: [CLS] 我 喜 欢 他 的 后 仰 跳 投 [SEP] 我 喜 欢 他 的 曼 巴 精 [SEP]

⑤ 获取字典：

from transformers import BertTokenizerif __name__ == "__main__":tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path = 'bert-base-chinese')sents = ['我喜欢科比布莱恩特.', '我也是.', '我喜欢他的后仰跳投', '我喜欢他的曼巴精神']# 批量编码成对的句子inputs = tokenizer.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs=[(sents[0], sents[1]), (sents[2], sents[3])],truncation = True, # 截断padding = 'max_length', # padding到最大长度add_special_tokens = True,max_length = 20, # 设置最大长度return_tensors = None, # None默认返回list，可取值tf,pt,np,return_token_type_ids = True,return_attention_mask = True,return_special_tokens_mask = True,return_length = True)# 获取字典token_dict = tokenizer.get_vocab()print(type(token_dict))print(len(token_dict))print('喜' in token_dict) # 中文是按字来编码的，因此喜在字典里print('喜欢' in token_dict) # 同理，喜欢不在字典里

输出结果：

<class 'dict'>
21128
True
False

⑥ 添加新字典：

from transformers import BertTokenizerif __name__ == "__main__":tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path = 'bert-base-chinese')sents = ['我喜欢科比布莱恩特.', '我也是.', '我喜欢他的后仰跳投', '我喜欢他的曼巴精神']# 批量编码成对的句子inputs = tokenizer.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs=[(sents[0], sents[1]), (sents[2], sents[3])],truncation = True, # 截断padding = 'max_length', # padding到最大长度add_special_tokens = True,max_length = 20, # 设置最大长度return_tensors = None, # None默认返回list，可取值tf,pt,np,return_token_type_ids = True,return_attention_mask = True,return_special_tokens_mask = True,return_length = True)# 添加新词tokenizer.add_tokens(new_tokens=['喜欢', '跳投'])# 添加新符号tokenizer.add_special_tokens({'eos_token': '[EOS]'})# 获取字典token_dict = tokenizer.get_vocab()print('喜欢' in token_dict) # 添加新词后，喜欢在字典里print('喜欢: ', token_dict['喜欢'])print('跳投: ', token_dict['跳投'])print('[EOS]: ', token_dict['[EOS]'])# 编码新句子，测试新词的编码test = tokenizer.encode(text = '我喜欢科比的后仰跳投[EOS]',text_pair = None,truncation = True,padding = 'max_length',add_special_tokens = True,max_length = 15,return_tensors = None)print(test)

输出结果：

True
喜欢:  21128
跳投:  21129
[EOS]:  21130
[101, 2769, 21128, 4906, 3683, 4638, 1400, 814, 21129, 21130, 102, 0, 0, 0, 0]# 将喜欢、跳投和[EOS]直接编码，并没有拆开按字来编码

查看全文

http://www.15wanjia.com/news/115396.html

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1-2--常用参数

1-2-1--padding

1-2-2--truncation

2--BertTokenizer的使用

2-1--简单Demo

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