在第七步中添加的代码具体添加什么代码
时间: 2024-05-03 10:17:07 浏览: 13
在第七步中,我们需要添加代码来对输入文本进行预处理,并将其转换为模型输入所需要的格式。具体来说,需要进行以下操作:
1. 将输入文本进行分词,得到词语的列表。
2. 将词语列表转换为对应的词汇表中的索引。
3. 将索引列表填充到固定长度,并添加特殊的起始和结束符号。
4. 将填充后的索引列表转换为张量,并添加一维表示批次大小。
下面是一个示例代码,仅供参考:
```python
import torch
def preprocess_input(text, tokenizer, max_length):
# 分词
tokens = tokenizer.tokenize(text)
# 将词语列表转换为索引列表
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
# 添加起始和结束符号,同时填充到固定长度
input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids[:max_length-2] + [tokenizer.sep_token_id]
padding_length = max_length - len(input_ids)
input_ids += [tokenizer.pad_token_id] * padding_length
# 转换为张量,并添加一维表示批次大小
input_ids = torch.tensor([input_ids])
return input_ids
```
其中,`text` 表示输入的文本,`tokenizer` 是预训练模型所使用的分词器,`max_length` 是填充后的序列长度。在这个示例代码中,我们使用了 PyTorch 框架的张量来表示输入数据,并添加了一维表示批次大小。你可以根据自己的需求对此进行修改。
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