transformerstokenizer用法（encodeencode_plusbatch_encode_plus等等）

Posted 2023-04-04 hj_caas

tranformers中的模型在使用之前需要进行分词和编码，每个模型都会自带分词器（tokenizer），熟悉分词器的使用将会提高模型构建的效率。
string tokens ids 三者转换

• string → tokens tokenize(text: str, **kwargs)
• tokens → string convert_tokens_to_string(tokens: List[token])
• tokens → ids convert_tokens_to_ids(tokens: List[token])
• ids → tokens convert_ids_to_tokens(ids: int or List[int], skip_special_tokens=False)
• string → ids encode(text, text_pair=None, add_special_tokens=True, padding=False, truncation=False, max_length=None, return_tensors=None)
  text:str, List[str], List[int].
  text_pair: str, List[str], List[int]
  add_special_tokens: bool.是否添加特殊token（[CLS]、[SEP]）
  max_length: int, None.
  padding: bool. padding取True or 'longest"时, padding至batch中最长的句子长度; padding取’max_length’时, padding至max_length; padding取False or ‘do_not_pad’ (default), 不padding.
  truncation: bool, str。只对输入为 sequence pair 有效。truncation取True or 'longest_first’时, token by token 的截断，哪一句长，截断哪一句的最后一个 token，相同长度就第二句。截至总token数等于 max_length; truncation取’only_first’时只截第一句，至总token数等于 max_length; truncation取’only_second’时只截第二句，至总token数等于 max_length；truncation取False or ‘do_not_truncate’ (default)。
  return_tensors: str, None。‘tf’, ‘pt’ or ‘np’ 分布表示不同的tensor type.
• ids → string decode(token_ids: List[int], skip_special_tokens=False, clean_up_tokenization_spaces=True)
• encode_plus:
  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_tokens_mask=False, return_offsets_mapping=False, return_length=False)
• batch_encode_plus:
  输入为 encode 输入的 batch，其它参数相同。注意，plus 是返回一个字典。
• batch_decode:
  输入是batch.

#这里以bert模型为例，使用上述提到的函数

from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = "It's a nice day today!"

#tokenize,#仅用于分词
seg_words = tokenizer.tokenize(text)  
print("tokenize分词结果：\\n",seg_words)

#convert_tokens_to_ids，将token转化成id，在分词之后。
#convert_ids_to_tokens,将id转化成token，通常用于模型预测出结果，查看时使用。
seg_word_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seg_words)  
print("tokenize Id:\\n",seg_word_id)

#encode,进行分词和token转换，encode=tokenize+convert_tokens_to_ids
encode_text = tokenizer.encode(text)
print("encode结果：\\n",encode_text)

#encode_plus,在encode的基础之上生成input_ids、token_type_ids、attention_mask
encode_plus_text = tokenizer.encode_plus(text)
print("encode_plus结果：\\n",encode_plus_text)

#batch_encode_plus,在encode_plus的基础之上，能够批量梳理文本。
batch_encode_plus_text = tokenizer.batch_encode_plus([text,text])
print("batch_encode_plus结果：\\n",batch_encode_plus_text)

shell set +eset -e的用法

shell set +e、set -e的用法

set +e:当这句之后遇到非零的返回值，会继续执行

set -e:这句之后遇到非零返回值，会直接退出