generation_config.max_length = generation_config.max_new_tokens + input_ids_seq_length if not has_default_max_length: logger.warn( f"Both `max_new_tokens` (={generation_config.max_new_tokens}) and `max_length`(=" f"{generation_config.max_length}) seem to have been set. `max_new_tokens` will take precedence. " "Please refer to the documentation for more information. " "(https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/text_generation)", UserWarning, )

这是来自于Hugging Face Transformers库中的一段代码，它会根据输入序列的长度（`input_ids_seq_length`）以及`max_new_tokens`参数的值来计算生成文本的最大长度（`max_length`）。如果同时设置了`max_new_tokens`和`max_length`，则`max_new_tokens`的值将被优先使用。如果你在使用Hugging Face Transformers进行文本生成时遇到了相关的警告信息，可以参考文档中提供的信息进行解决。

相关问题

seq_len = len(token) mask = [] token_ids = config.tokenizer.convert_tokens_to_ids(token)

这是 Python 代码中的另一部分，它计算了经过分词并添加了 `[CLS]` 标记的文本列表 `token` 的长度，即 `seq_len`。

接下来，代码中定义了一个空列表 `mask`，该列表将用于存储文本中每个 token 的注意力掩码。注意力掩码是一种用于指示 Transformer 模型哪些位置需要关注、哪些位置需要忽略的机制。

然后，代码中使用 `config.tokenizer.convert_tokens_to_ids(token)` 将分词后的文本列表 `token` 转换为 token ID 列表 `token_ids`。`token_id` 是将文本中的每个 token 映射到词表中的一个唯一 ID。

最终，该代码块会返回分词后的文本列表 `token`、文本中每个 token 的 ID 列表 `token_ids`，以及文本中每个 token 的注意力掩码列表 `mask`。

bert设置max_seq_length=256，如果不足256则填0，给出代码

以下是使用Python编写的BERT模型的代码，其中设置了max_seq_length=256：

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

input_text = "This is an example sentence."

# Tokenize input text
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True, max_length=256, pad_to_max_length=True)

# Print tokenized input
print(input_ids)

如果输入文本不足256个字符，则使用0进行填充。