def collate_fn(features: Dict): batch_input_ids = [torch.LongTensor(feature["input_ids"]) for feature in features] batch_attention_mask = [torch.LongTensor(feature["attention_mask"]) for feature in features] batch_labels = [torch.LongTensor(feature["labels"]) for feature in features] # padding batch_input_ids = pad_sequence(batch_input_ids, batch_first=True, padding_value=0) batch_attention_mask = pad_sequence(batch_attention_mask, batch_first=True, padding_value=0) batch_labels = pad_sequence(batch_labels, batch_first=True, padding_value=-100) return { "input_ids": batch_input_ids, "attention_mask": batch_attention_mask, "labels": batch_labels }这段什么意思
时间: 2024-02-23 20:57:12 浏览: 113
Pytorch技巧:DataLoader的collate_fn参数使用详解
这段代码是一个数据加载器的 `collate_fn` 函数,用于将单个数据样本组合成一个批次数据。函数的输入 `features` 是一个字典,包含多个数据样本,每个样本都包含了输入的 `input_ids`,`attention_mask` 和目标 `labels`。函数的输出是一个字典,包含了批量的输入 `input_ids`,`attention_mask` 和目标 `labels`。
具体地,函数首先将每个数据样本的 `input_ids`、`attention_mask` 和 `labels` 分别取出,并使用 `torch.LongTensor()` 将它们转换为 `torch.Tensor` 类型。然后,函数使用 `pad_sequence()` 函数对 `input_ids`、`attention_mask` 和 `labels` 进行填充,使它们在批次维度上具有相同的长度。在填充时,`batch_first=True` 表示批次维度在第一维,`padding_value=0` 表示填充的值为0(对于 `input_ids` 和 `attention_mask`),`padding_value=-100` 表示填充的值为-100(对于 `labels`)。最后,函数将填充后的 `input_ids`、`attention_mask` 和 `labels` 组合成一个字典,并返回。
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