raise ValueError( ValueError: batch length of `text`: 1654 does not match batch length of `text_pair`: 40.是什么原因如何解决

这个错误是因为你传递的 `text` 和 `text_pair` 的长度不匹配。`text` 是一个字符串或字符串列表，而 `text_pair` 是一个元组列表，其中每个元组包含两个字符串。在你的代码中，`text` 的长度是 1654，而 `text_pair` 的长度是 40，这是不匹配的。

为了解决这个问题，你需要确保 `text` 和 `text_pair` 的长度匹配。如果你只想使用单个文本序列，可以将 `text_pair` 设置为 `None`，如下所示：

inputs = tokenizer(text, text_pair=None, add_special_tokens=True, return_tensors="pt")

如果你确实需要使用 `text_pair`，则需要确保 `text` 和 `text_pair` 的长度相同。你可以使用列表切片或其他方法来截取两个序列的相同部分，使它们的长度匹配。

相关问题

上面的代码报错了：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\testcnn.py", line 15, in <module> train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2561, in call encodings = self._call_one(text=text, text_pair=text_pair, **all_kwargs) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2647, in _call_one return self.batch_encode_plus( File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2838, in batch_encode_plus return self._batch_encode_plus( File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils.py", line 733, in _batch_encode_plus first_ids = get_input_ids(ids) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils.py", line 713, in get_input_ids raise ValueError( ValueError: Input is not valid. Should be a string, a list/tuple of strings or a list/tuple of integers. 进程已结束,退出代码1

根据错误信息，问题出在将train_texts作为参数传递给tokenizer时。根据错误提示，输入应该是一个字符串、字符串列表/元组，或者整数列表/元组。请确保train_texts符合这些要求。

你可以尝试将train_texts转换为字符串列表，确保每个文本都是字符串类型。可以使用以下代码来实现：

train_texts = df['x'].astype(str).tolist()

然后再次运行tokenizer方法进行编码。

如果问题仍然存在，请确保train_texts中的数据类型符合要求，并检查数据是否正确加载。

解释代码：class BatchSampler(object): def __init__(self, sampler_size, batch_size=16, shuffle=True, drop_last=False): if batch_size <= 0: raise ValueError( "Illegal batch_size(= {}) detected".format(batch_size)) self.batch_size = batch_size self.drop_last = drop_last self.sampler_index = list(range(sampler_size)) self.sampler_size = sampler_size if shuffle: random.shuffle(self.sampler_index) def __len__(self): return self.sampler_size def __iter__(self): base = 0 step = self.batch_size while True: if base + step > self.sampler_size: break yield (self.sampler_index[base:base + step] if step != 1 else self.sampler_index[base]) base += step if not self.drop_last and base < self.sampler_size: yield self.sampler_index[base:]

这段代码定义了一个BatchSampler类，它的作用是将一个数据集分成多个batch，并可以进行随机打乱和去除最后一个不足batch的数据。

在初始化函数中，它接受四个参数：sampler_size表示数据集的大小，batch_size表示每个batch的大小，默认为16，shuffle表示是否进行随机打乱，默认为True，drop_last表示是否去除最后一个不足batch的数据，默认为False。如果batch_size小于等于0，则会抛出ValueError异常。

在__init__函数中，它将sampler_index初始化为一个包含0到sampler_size-1的整数列表，并进行随机打乱（如果shuffle为True）。

在__len__函数中，它返回sampler_size，表示整个数据集中的样本数量。

在__iter__函数中，它通过迭代器的方式依次返回每个batch的索引。它将一个指针base初始化为0，一个步长step初始化为batch_size，然后进入一个无限循环，每次取出从base到base+step-1的batch索引并返回，直到base+step大于等于sampler_size时跳出循环。如果drop_last为False且base小于sampler_size，则会将剩余的索引作为最后一个batch返回。

因此，通过使用BatchSampler类，我们可以轻松地将一个数据集分成多个batch，并可以进行随机打乱和去除最后一个不足batch的数据。