在文本翻译时，如何利用dataloader collate_fn自定义函数来进行处理代码实现

在文本翻译任务中，Dataloader 的 `collate_fn` 函数是一个用于将单个样本转换为批次数据的重要组件。当你需要对输入数据进行特殊的预处理或者整合操作时，可以自定义这个函数。例如，如果你的输入是序列数据，如句子，你可能希望：

1. **填充和截断**：确保所有序列具有相同的长度，可能需要添加开始和结束标记，并根据最大长度截断或填充短序列。

def custom_collate(batch):
    max_len = max(len(sample) for sample in batch)
    padded_batch = [sample + [pad_token] * (max_len - len(sample)) for sample in batch]
    return torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(padded_batch, batch_first=True), targets if 'targets' in batch[0] else None

2. **合并键值对**：如果你的数据包含元数据（如单词索引到词汇表的映射），可能会需要把这些信息打包在一起。

def merge_metadata(batch):
    keys = zip(*[(x['keys'], x['values']) for x in batch])
    return {'inputs': torch.stack([x['input'] for x in batch], dim=0), 'metadata': dict(keys)}
custom_collate = lambda batch: merge_metadata(batch), []