``` if tokens_b: # Modifies `tokens_a` and `tokens_b` in place so that the total # length is less than the specified length. # Account for [CLS], [SEP], [SEP] with "- 3" _truncate_seq_pair(tokens_a, tokens_b, max_seq_length - 3) else: # Account for [CLS] and [SEP] with "- 2" if len(tokens_a) > max_seq_length - 2: tokens_a = tokens_a[0:(max_seq_length - 2)]```解释代码

这段代码主要用于对两个句子（或文本序列）进行长度截断，以便它们可以适应特定的最大序列长度限制。这类操作常见于BERT等预训练语言模型的数据准备过程中。接下来详细解释每一部分的功能：
代码逐行解析
if tokens_b:

检查是否存在第二个句子 tokens_b 。如果存在，则意味着我们需要同时处理一对句子；若不存在则只处理单句情况下的 tokens_a。
# Modifies `tokens_a` and `tokens_b` in place so that the total
# length is less than the specified length.
# Account for [CLS], [SEP], [SEP] with "- 3"
_truncate_seq_pair(tokens_a, tokens_b, max_seq_length - 3)

如果有 tokens_b ，即有两个句子需要合并成一条输入的时候：

总长度计算：考虑到BERT模型会分别在最前面插入 [CLS] 标记符，在每句话结尾添加 [SEP] 分隔符，所以实际可用的token位置数要比最大序列长度少三个 (max_seq_length - 3)。
原地修改：通过 _truncate_seq_pair() 函数调整 tokens_a 和 tokens_b 的内容以保证两者之和不超过设定值，并且是在原有变量基础上直接改动而非创建新的副本。

else:
# Account for [CLS] and [SEP] with "- 2"
if len(tokens_a) > max_seq_length - 2:
tokens_a = tokens_a[0:(max_seq_length - 2)]

如果没有 tokens_b 只有一个单独句子的情况下：

当只需要处理一个句子时，我们只需考虑开头的 [CLS] 和结束处的 [SEP] ，因此允许的有效 token 数量应比最大序列长度少两位 (max_seq_length - 2)。
如果当前句子的实际长度超过了规定的限度，则通过切片的方式将其裁剪至合适的大小（取前 (max_seq_length - 2) 个元素），并更新 tokens_a 。

总结说明
这段逻辑的核心在于确保无论是单一还是配对形式的输入都能满足目标模型的要求——即将所有必要的特殊标记与普通文字信息一起封装在一个限定尺寸之内。这样做不仅有助于维持数据的一致性和规范性，同时也避免了过长输入导致内存溢出或其他潜在错误的风险。
示例场景
假设我们的 max_seq_length=512 （包括 [CLS], [SEP] 等特定位）并且有一组句子等待处理。如果这是一个包含 A 和 B 两个部分的任务，则二者相加后的总字符数目加上固定的三位符号不应该超过512；而对于仅有A的情况来说，其内部有效字符的数量应当控制在510以内（预留空间给头部及尾部各一位特殊标识）。