def binaryMatrix(l, value=PAD_token): m = [] for i, seq in enumerate(l): m.append([]) for token in seq: if token == PAD_token: m[i].append(0) else: m[i].append(1) return m

这是一个函数，它接受一个列表`l`和一个可选的参数`value`（默认为`PAD_token`）。函数根据列表`l`中的元素创建一个二进制矩阵，并将其返回。

函数首先创建一个空的矩阵`m`。然后，它遍历列表`l`中的每个元素，并为每个元素创建一个新的空列表。对于每个元素中的个标记，如果标记等于`PAD_token`，则在相应的位置上添加0；否则，添加1。

最后，函数返回创建的二进制矩阵`m`。

请注意，代码中的`PAD_token`是一个占位符，可能是在其他地方定义的。你可能需要提供它的具体实现或确保代码中正确地定义了它。

相关问题

for bidx, batch in enumerate(devset_loader): seq, max_len = _prepare_data(batch[0], token2id, PAD, device) seq_words = _prepare_wvdata(batch[0], max_len, device) tags = _prepare_data(batch[1], tag2id, END_TAG, device) mask = torch.ne(seq, float(token2id[PAD])).float() length = mask.sum(0) _, idx = length.sort(0, descending=True) seq = seq[:, idx] tags = tags[:, idx] seq_words = seq_words[:, idx] mask = mask[:, idx] best_path = model.predict(seq, seq_words, mask) loss = model.neg_log_likelihood(seq, tags, mask) loss /= seq.size(1) loss_lst.append(loss.item()) ground_truth = [batch[1][i].strip().split(" ") for i in idx]

这段代码是一个在迭代 `devset_loader` 数据加载器中的循环，用于对验证集进行推理和计算损失。

在每次循环开始时，首先调用 `_prepare_data()` 函数对输入数据进行预处理，并将结果赋值给 `seq` 和 `max_len`。然后，调用 `_prepare_wvdata()` 函数对 `batch[0]` 进行处理，得到 `seq_words`。接着，调用 `_prepare_data()` 函数对 `batch[1]` 进行处理，得到 `tags`。

接下来，根据预处理后的数据计算掩码 `mask`，该掩码用于指示输入序列中的填充位置。通过调用 `torch.ne()` 函数将 `seq` 中等于填充标记的位置置为 0，并将其他位置置为 1，然后使用 `float()` 转换为浮点型张量。通过对掩码求和操作，即 `mask.sum(0)`，可以得到每个样本的有效长度，并将结果赋值给 `length`。接着，调用 `length.sort(0, descending=True)` 对长度进行降序排序，并返回排序后的结果和对应的索引值，分别赋值给 `_` 和 `idx`。

接下来，根据索引值将 `seq`、`tags`、`seq_words` 和 `mask` 进行重新排序，以便与排序后的长度对应。然后，调用模型的 `predict()` 方法对预处理后的数据进行推理，得到最佳路径 `best_path`。同时，调用模型的 `neg_log_likelihood()` 方法计算损失，并除以序列的长度来归一化损失值，并将结果添加到 `loss_lst` 列表中。

最后，通过对索引进行操作，将 `batch[1]` 中的标签按照排序后的顺序提取出来，并赋值给 `ground_truth`。注意，这里的 `batch[1]` 是一个包含多个标签序列的列表，通过 `for` 循环遍历索引 `idx`，将对应位置的标签序列提取出来，并使用 `.strip().split(" ")` 将其拆分成单个标签组成的列表。

整个循环会重复执行，直到遍历完整个验证集。

def file_based_convert_examples_to_features( examples, label_list, max_seq_length, tokenizer, output_file):pytorch实现

这是一个 PyTorch 实现的函数，用于将输入的文本样本列表 `examples` 转换为特征并写入到输出文件 `output_file` 中。这个函数的输入参数包括：

- `examples`: 输入的文本样本列表；
- `label_list`: 标签列表；
- `max_seq_length`: 最大序列长度；
- `tokenizer`: 分词器；
- `output_file`: 输出文件路径。

下面是这个函数的实现代码：

import torch
import numpy as np

def file_based_convert_examples_to_features(examples, label_list, max_seq_length, tokenizer, output_file):
    writer = open(output_file, "w", encoding='utf-8')

    for (ex_index, example) in enumerate(examples):
        tokens_a = tokenizer.tokenize(example.text_a)
        tokens_b = None
        if example.text_b:
            tokens_b = tokenizer.tokenize(example.text_b)

        if tokens_b:
            # 将句子 A 和句子 B 拼接起来
            # 我们假设 [SEP] 是两个句子的分隔符
            tokens = []
            segment_ids = []
            for token in tokens_a:
                tokens.append(token)
                segment_ids.append(0)
            tokens.append("[SEP]")
            segment_ids.append(0)
            for token in tokens_b:
                tokens.append(token)
                segment_ids.append(1)
            tokens.append("[SEP]")
            segment_ids.append(1)
        else:
            # 如果只有一个句子，则只需要在前后加上 [CLS] 和 [SEP]
            tokens = []
            segment_ids = []
            for token in tokens_a:
                tokens.append(token)
                segment_ids.append(0)
            tokens.append("[SEP]")
            segment_ids.append(0)

        # 将 tokens 转换为对应的 id
        input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

        # 将 input_ids 和 segment_ids 转换为 PyTorch 的 tensor
        input_ids = torch.tensor(input_ids, dtype=torch.long)
        segment_ids = torch.tensor(segment_ids, dtype=torch.long)

        # 如果句子的长度小于 max_seq_length，则在后面补上 [PAD]，直到达到 max_seq_length
        input_mask = torch.ones(input_ids.size(), dtype=torch.long)
        if input_ids.size(0) < max_seq_length:
            padding = torch.ones(max_seq_length - input_ids.size(0), dtype=torch.long)
            input_ids = torch.cat([input_ids, padding], dim=0)
            input_mask = torch.cat([input_mask, padding], dim=0)
            segment_ids_padding = torch.zeros(max_seq_length - input_ids.size(0), dtype=torch.long)
            segment_ids = torch.cat([segment_ids, segment_ids_padding], dim=0)

        assert input_ids.size() == torch.Size([max_seq_length])
        assert input_mask.size() == torch.Size([max_seq_length])
        assert segment_ids.size() == torch.Size([max_seq_length])

        label_id = label_list.index(example.label)
        label_id = torch.tensor(label_id, dtype=torch.long)

        writer.write("{}\t{}\t{}\n".format(input_ids.numpy().tolist(),
                                            input_mask.numpy().tolist(),
                                            segment_ids.numpy().tolist(),
                                            label_id.numpy().tolist()))

    writer.close()

这个函数的主要思路是先将输入的文本样本进行分词，然后将分词后的结果转换为对应的 id，接着将句子拼接成一个输入序列，并在后面补上 [PAD]，直到序列长度达到 `max_seq_length`。最后将输入序列、输入掩码、句子分隔符标记以及标签转换为 PyTorch 的 tensor，并写入到输出文件中。