tokenizer = Tokenizer.from_file("20B_tokenizer.json") Exception: expected `,` or `}` at line 1 column 11
时间: 2024-01-26 10:02:19 浏览: 19
这个错误是由于JSON文件的语法错误引起的。根据错误提示,问题出现在第1行第11列,意味着在该位置缺少了逗号或花括号。
请检查你的JSON文件,并确保它符合JSON的语法规范。特别要注意逗号和花括号的使用,确保它们在正确的位置。如果有必要,你可以使用在线的JSON验证工具来检查你的JSON文件是否有效。
相关问题
class TextMatchDataset(dataset.Dataset): def __init__(self, args, tokenizer, file_path): self.config = args self.tokenizer = tokenizer self.path = file_path self.inference = False self.max_seq_len = self.config.max_seq_len self.labels2id = args.labels2id_list[0] self.contents = self.load_dataset_match(self.config)
这段代码是一个自定义的 PyTorch Dataset 类,用于加载文本匹配任务的数据集。其中包含了如下的属性和方法:
- `__init__(self, args, tokenizer, file_path)`:初始化函数,参数包括训练参数 `args`、分词器 `tokenizer`、数据集文件路径 `file_path`。同时还包括一些其他的属性,例如 `inference` 表示是否为预测模式,`max_seq_len` 表示最大序列长度,`labels2id` 表示标签的映射关系等。
- `load_dataset_match(self, config)`:加载数据集的方法,返回一个 `List[List[str]]` 类型的数据,每个元素都是一个长度为 3 的列表,分别表示 query、pos_doc 和 neg_doc。
- `__len__(self)`:返回数据集的长度。
- `__getitem__(self, index)`:根据索引返回一个样本,返回的是一个字典类型,包括了 query、pos_doc、neg_doc 的分词结果以及对应的标签。
该自定义 Dataset 类可以被用于 PyTorch 模型的训练和评估。
self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(self.bert_path)
好的,这是一个类的构造函数中的一行代码。它将一个类属性"tokenizer"设置为一个BertTokenizer对象。
BertTokenizer是一个在Bert模型中使用的分词器,它将输入的文本分成一系列的单词(token),并将每个单词转换为对应的数字编码。"from_pretrained"是BertTokenizer类中的一个方法,它可以从预先训练好的Bert模型中加载分词器。在这里,这个方法从类属性"bert_path"所指向的Bert模型中加载分词器。
这行代码的作用是初始化一个BertTokenizer对象,并将其存储为类属性"tokenizer",以便在后续的代码中使用。