def file_based_convert_examples_to_features( examples, label_list, max_seq_length, tokenizer, output_file):pytorch实现

这是一个 PyTorch 实现的函数，用于将输入的文本样本列表 `examples` 转换为特征并写入到输出文件 `output_file` 中。这个函数的输入参数包括：

- `examples`: 输入的文本样本列表；
- `label_list`: 标签列表；
- `max_seq_length`: 最大序列长度；
- `tokenizer`: 分词器；
- `output_file`: 输出文件路径。

下面是这个函数的实现代码：

import torch
import numpy as np

def file_based_convert_examples_to_features(examples, label_list, max_seq_length, tokenizer, output_file):
    writer = open(output_file, "w", encoding='utf-8')

    for (ex_index, example) in enumerate(examples):
        tokens_a = tokenizer.tokenize(example.text_a)
        tokens_b = None
        if example.text_b:
            tokens_b = tokenizer.tokenize(example.text_b)

        if tokens_b:
            # 将句子 A 和句子 B 拼接起来
            # 我们假设 [SEP] 是两个句子的分隔符
            tokens = []
            segment_ids = []
            for token in tokens_a:
                tokens.append(token)
                segment_ids.append(0)
            tokens.append("[SEP]")
            segment_ids.append(0)
            for token in tokens_b:
                tokens.append(token)
                segment_ids.append(1)
            tokens.append("[SEP]")
            segment_ids.append(1)
        else:
            # 如果只有一个句子，则只需要在前后加上 [CLS] 和 [SEP]
            tokens = []
            segment_ids = []
            for token in tokens_a:
                tokens.append(token)
                segment_ids.append(0)
            tokens.append("[SEP]")
            segment_ids.append(0)

        # 将 tokens 转换为对应的 id
        input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

        # 将 input_ids 和 segment_ids 转换为 PyTorch 的 tensor
        input_ids = torch.tensor(input_ids, dtype=torch.long)
        segment_ids = torch.tensor(segment_ids, dtype=torch.long)

        # 如果句子的长度小于 max_seq_length，则在后面补上 [PAD]，直到达到 max_seq_length
        input_mask = torch.ones(input_ids.size(), dtype=torch.long)
        if input_ids.size(0) < max_seq_length:
            padding = torch.ones(max_seq_length - input_ids.size(0), dtype=torch.long)
            input_ids = torch.cat([input_ids, padding], dim=0)
            input_mask = torch.cat([input_mask, padding], dim=0)
            segment_ids_padding = torch.zeros(max_seq_length - input_ids.size(0), dtype=torch.long)
            segment_ids = torch.cat([segment_ids, segment_ids_padding], dim=0)

        assert input_ids.size() == torch.Size([max_seq_length])
        assert input_mask.size() == torch.Size([max_seq_length])
        assert segment_ids.size() == torch.Size([max_seq_length])

        label_id = label_list.index(example.label)
        label_id = torch.tensor(label_id, dtype=torch.long)

        writer.write("{}\t{}\t{}\n".format(input_ids.numpy().tolist(),
                                            input_mask.numpy().tolist(),
                                            segment_ids.numpy().tolist(),
                                            label_id.numpy().tolist()))

    writer.close()

这个函数的主要思路是先将输入的文本样本进行分词，然后将分词后的结果转换为对应的 id，接着将句子拼接成一个输入序列，并在后面补上 [PAD]，直到序列长度达到 `max_seq_length`。最后将输入序列、输入掩码、句子分隔符标记以及标签转换为 PyTorch 的 tensor，并写入到输出文件中。