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。

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import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW # 加载预训练的BERT模型和tokenizer model_name = 'bert-base-uncased' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) # 假设是一个二分类任务 # 准备数据 df=pd.read_csv('./回复客户快捷短语.csv',encoding='gbk') train_texts=df['x'].to_list() print('打印train_list',train_texts) # 对文本进行tokenize和编码 train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True) print('打印encoding',train_encodings)

这段代码是使用PyTorch和Transformers库加载预训练的BERT模型和tokenizer，并准备数据进行编码。首先，导入必要的库，然后指定要使用的BERT模型的名称（'bert-base-uncased'）。接下来，使用BertTokenizer.from_pretrained()方法加载预训练的tokenizer，并使用BertForSequenceClassification.from_pretrained()方法加载预训练的BERT模型，同时指定任务的标签数量（在这里假设为二分类任务）。

然后，通过读取CSV文件获取训练文本数据train_texts。使用tokenizer对训练文本进行tokenize和编码，其中truncation参数指定是否截断文本，padding参数指定是否填充文本。

最后，打印train_texts和train_encodings的结果。train_texts是一个包含训练文本的列表，train_encodings是一个包含编码结果的字典。

上面的代码报错了：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\testcnn.py", line 15, in <module> train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2561, in call encodings = self._call_one(text=text, text_pair=text_pair, **all_kwargs) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2647, in _call_one return self.batch_encode_plus( File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2838, in batch_encode_plus return self._batch_encode_plus( File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils.py", line 733, in _batch_encode_plus first_ids = get_input_ids(ids) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils.py", line 713, in get_input_ids raise ValueError( ValueError: Input is not valid. Should be a string, a list/tuple of strings or a list/tuple of integers. 进程已结束,退出代码1

根据错误信息，问题出在将train_texts作为参数传递给tokenizer时。根据错误提示，输入应该是一个字符串、字符串列表/元组，或者整数列表/元组。请确保train_texts符合这些要求。

你可以尝试将train_texts转换为字符串列表，确保每个文本都是字符串类型。可以使用以下代码来实现：

train_texts = df['x'].astype(str).tolist()

然后再次运行tokenizer方法进行编码。

如果问题仍然存在，请确保train_texts中的数据类型符合要求，并检查数据是否正确加载。