batch_to_ids（）怎么用

batch_to_ids() 是指将一批文本数据转化为对应的 id 序列。在使用时，需要先构建词汇表（vocabulary），然后使用 batch_to_ids() 将文本数据转化为 id 序列。具体使用方法如下：

1. 导入相应的库和模块

from transformers import GPT2Tokenizer

# 初始化 tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

2. 构建词汇表，并将文本数据转化为 id 序列

# 构建词汇表
tokenizer.add_tokens(['new_word_1', 'new_word_2'])

# 将文本数据转化为 id 序列
text_batch = ['This is the first text.', 'This is the second text.']
input_ids = tokenizer.batch_encode_plus(text_batch, add_special_tokens=True, pad_to_max_length=True, return_tensors='pt')['input_ids']

其中，参数的含义如下：

- text_batch：文本数据列表
- add_special_tokens：是否添加特殊标记，如 [CLS] 和 [SEP]
- pad_to_max_length：是否将 id 序列填充到最大长度
- return_tensors：返回的数据类型，可以设置为 'pt'（PyTorch） 或 'tf'（TensorFlow）

最终，input_ids 的结果是一个 PyTorch 张量，其中每行代表一个文本数据的 id 序列。