Transformers PreTrainedTokenizer

PreTrainedTokenizer 是一个用于处理预训练模型所需文本的类，它提供了一种将文本编码为模型可以理解的格式的方法，以及将模型输出解码为人类可以理解的文本的方法。

导入库和模块

from transformers import PreTrainedTokenizer

加载 tokenizer

使用 PreTrainedTokenizer，你可以根据模型名称或路径来加载 tokenizer。例如，要加载 BERT tokenizer，你可以使用以下代码：

tokenizer = PreTrainedTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

这将会下载并加载预训练的 BERT tokenizer。

使用 tokenizer

加载 tokenizer 后，你可以使用它来对文本进行编码和解码：

# Encoding
inputs = tokenizer.encode("Hello, world!",
						  return_tensors="pt")

# Decoding
decoded_string = tokenizer.decode(inputs[0])

encode 方法将文本转换为模型可以理解的输入，decode 方法则将模型的输出转换为人类可以理解的文本。

更多特性

PreTrainedTokenizer 还提供了许多其他有用的特性，包括但不限于：

• tokenize 方法：将文本划分为 token，但不将它们转换为模型输入。
• batch_encode_plus 方法：一次对多个文本进行编码。
• pad 方法：对一批输入进行填充，使它们具有相同的长度。
• save_pretrained 方法：保存 tokenizer，以便以后使用。

注意：不同的 tokenizer 可能有不同的功能和用法。你应该查阅相关的 tokenizer 文档，以了解如何正确地使用 tokenizer。

本文作者：Maeiee

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