bert模型的pad_size能设置为192吗

BERT模型的pad_size可以设置为192，但要根据具体情况调整。pad_size是指输入序列的长度，如果序列长度超过了pad_size，就需要进行截断或者填充操作。在BERT模型中，输入序列的长度通常设置为512，但如果你的数据集中的语句长度较短，可以将pad_size设置为较小的数值，如192。不过需要注意的是，如果设置过小可能会导致信息的丢失，因此需要根据实际情况进行调整。

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bert模型的pad_size

BERT模型的pad_size是指在进行输入序列padding时，将输入序列填充到的固定长度。这个长度可以根据具体的应用场景和数据集进行调整，一般情况下，我们会将输入序列填充到一个较大的长度，比如512或者1024，在进行训练和推理时，模型会将长度不足的输入序列自动进行padding，以保证输入序列的长度一致性。

def build_predict_text(self, text): token = self.config.tokenizer.tokenize(text) token = ['[CLS]'] + token seq_len = len(token) mask = [] token_ids = self.config.tokenizer.convert_tokens_to_ids(token) pad_size = self.config.pad_size if pad_size: if len(token) < pad_size: mask = [1] * len(token_ids) + ([0] * (pad_size - len(token))) token_ids += ([0] * (pad_size - len(token))) else: mask = [1] * pad_size token_ids = token_ids[:pad_size] seq_len = pad_size ids = torch.LongTensor([token_ids]) seq_len = torch.LongTensor([seq_len]) mask = torch.LongTensor([mask]) return ids, seq_len, mask

这段代码定义了一个名为 `build_predict_text` 的函数，该函数的作用是将输入的文本转化为 BERT 模型输入的格式。具体来说，该函数首先使用 BERT 模型配置对象中的 tokenizer 对输入文本进行分词，并在分词结果的开头添加 `[CLS]` 标记。然后，函数会根据模型配置对象中的 `pad_size` 参数来对分词后的结果进行填充，以保证每个输入样本的长度一致。

接下来，函数会将分词后的结果转换为对应的 token id，并使用 `torch.LongTensor` 将其转换为张量数据类型。此外，函数还会将输入样本的长度和填充掩码也转换为张量数据类型，并一同返回。

总体来说，这段代码的作用是将输入的文本转化为 BERT 模型的输入格式，以便于后续对该文本进行预测。