batch length of `text`: 1654 does not match batch length of `text_pair`: 137.

这个错误通常出现在使用BERT等模型时，输入的`text`和`text_pair`的batch size不一致。`text`是单文本输入，`text_pair`是双文本输入，通常用于文本匹配任务。你需要保证两者的batch size相同。你可以检查一下你的输入数据，看看是否有batch size不一致的情况。如果有，你需要将它们调整为相同的batch size，或者使用单文本输入的模型。

相关问题

raise ValueError( ValueError: batch length of `text`: 1654 does not match batch length of `text_pair`: 40.是什么原因如何解决

这个错误是因为你传递的 `text` 和 `text_pair` 的长度不匹配。`text` 是一个字符串或字符串列表，而 `text_pair` 是一个元组列表，其中每个元组包含两个字符串。在你的代码中，`text` 的长度是 1654，而 `text_pair` 的长度是 40，这是不匹配的。

为了解决这个问题，你需要确保 `text` 和 `text_pair` 的长度匹配。如果你只想使用单个文本序列，可以将 `text_pair` 设置为 `None`，如下所示：

inputs = tokenizer(text, text_pair=None, add_special_tokens=True, return_tensors="pt")

如果你确实需要使用 `text_pair`，则需要确保 `text` 和 `text_pair` 的长度相同。你可以使用列表切片或其他方法来截取两个序列的相同部分，使它们的长度匹配。

train_encodings =源代码是这个 tokenizer(text=train_texts_1,text_pair=train_texts_2,truncation=True,padding=True)但是出现报错 raise ValueError( ValueError: batch length of `text`: 1654 does not match batch length of `text_pair`: 137.如何修改代码

这个错误是由于 `train_texts_1` 和 `train_texts_2` 的长度不匹配导致的。你可以尝试以下几种解决方法：

1. 检查 `train_texts_1` 和 `train_texts_2` 的长度，确保它们的长度相同。

2. 如果 `train_texts_1` 和 `train_texts_2` 的长度不同，你需要重新组织你的数据，使它们的长度匹配。

3. 如果你的数据集中包含单个文本序列而不是文本对，你可以调整 `tokenizer` 的参数，将 `text_pair` 设置为 `None`，只使用单个文本序列。

例如，你可以将代码修改为：

tokenizer(text=train_texts, truncation=True, padding=True)

这样就只使用单个文本序列了，而不是文本对。