torch tokenizer

torch tokenizer是一个用于自然语言处理的工具包，它可以将文本数据转换为模型可以理解的数字形式。它包含了许多方法，比如将文本进行分词、将分词后的文本转换为数字id、将数字id转换回文本等。其中，普通编码方法tokenizer.encode()和增强编码方法tokenizer.encode_plus()可以将文本转换为数字id，并且可以添加特殊标记，如[CLS]和[SEP]，以便模型更好地理解文本。同时，torch tokenizer还支持将数字id转换为文本，以及其他一些常用的自然语言处理操作。

相关问题

帮我看看我的代码是否低效：import csv import os from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment') i = 0 directory = "cleaned_datas_v2" for file in os.listdir(directory): with open('cleaned_datas_v2/' + file) as csvFile: rows = csv.reader(csvFile) with open("scored_reviews.csv", 'w', encoding="utf-8", newline="") as f: writer = csv.writer(f) for row in rows: i += 1 tokens = tokenizer.encode(row[0], return_tensors='pt') result = model(tokens) row.append(str(int(torch.argmax(result.logits)) + 1)) print(i) writer.writerow(row)

根据你提供的代码，以下是几个可能的改进点：

1. 在每次循环中打开和关闭文件：你的代码在每次循环中都打开和关闭了一个新的输出文件。这样做会导致性能下降，并且每个文件只包含一个行。你可以在循环之外打开输出文件，并在循环结束后关闭它。

2. 写入模式：你使用的写入模式是`'w'`，这意味着每次循环都会覆盖之前的内容。如果你想将所有行写入同一个文件，可以使用`'a'`模式（追加模式）。

3. 缓冲区大小：在写入大量数据时，使用较大的缓冲区大小可以提高写入性能。你可以尝试添加`buffering`参数来设置缓冲区大小，例如`buffering=8192`。

4. 批量处理数据：你的代码一次只处理一个数据行，这样可能会导致较慢的处理速度。你可以尝试批量处理数据行，将多个行一起输入到Bert模型中进行推断。这样可以减少模型推断的次数，提高效率。

根据以上建议，下面是代码改进的示例：

import csv
import os
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment')

directory = "cleaned_datas_v2"
with open("scored_reviews.csv", 'w', encoding="utf-8", newline="", buffering=8192) as f:
    writer = csv.writer(f)
    i = 0
    for file in os.listdir(directory):
        with open(os.path.join(directory, file)) as csvFile:
            rows = csv.reader(csvFile)
            for row in rows:
                i += 1
                tokens = tokenizer.encode(row[0], return_tensors='pt')
                result = model(tokens)
                row.append(str(int(torch.argmax(result.logits)) + 1))
                print(i)
                writer.writerow(row)

请注意，这只是对你提供的代码的一种改进示例。具体效果还需要根据你的数据集大小和系统环境进行评估。

torch加载imdb

要加载IMDb数据集，可以使用PyTorch内置的torchtext库。下面是一个简单的代码示例：

import torch
from torchtext.datasets import IMDB
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator

# 加载IMDb数据集
train_dataset, test_dataset = IMDB()

# 定义分词器和词汇表
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_dataset), specials=['<unk>', '<pad>', '<bos>', '<eos>'])

# 打印词汇表大小
print('Vocab size:', len(vocab))

在这个例子中，我们首先使用`IMDB()`函数加载IMDb数据集，并将其分为训练集和测试集。然后，我们定义了一个基本英语分词器和一个词汇表，用于将文本数据转换为数字数据。最后，我们打印了词汇表的大小。