pytorch tokenizer函数

pytorch中的tokenizer函数是指用于将文本进行分词的函数。在pytorch中，可以使用Hugging Face的Transformers库中的tokenizer模块来进行文本分词操作。常用的tokenizer函数包括`BertTokenizer`、`GPT2Tokenizer`、`RobertaTokenizer`等。这些函数可以将输入的句子或文本转换为模型所需的输入格式，比如将文本转换为token序列或者将token序列转换为对应的id。

在使用pytorch tokenizer函数之前，需要先安装Transformers库，并下载相应的预训练模型文件。通常需要提供模型的配置文件（config.json）和词汇表文件（vocab.txt）。可以通过指定文件路径或使用预训练模型的名称来加载tokenizer，如果使用模型名称，则会自动下载相应的文件。

例如，使用BERT的tokenizer对一句话进行分词和编码的示例代码如下：

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

sentence = "I love natural language processing"
tokens = tokenizer.tokenize(sentence)
ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

print(tokens)
print(ids)

输出结果为：

['i', 'love', 'natural', 'language', 'processing']
[1045, 2293, 3019, 2653, 6366]