ValueError: Asking to pad but the tokenizer does not have a padding token

这个错误通常是由于在使用tokenizer进行padding时，tokenizer没有设置padding token所导致的。你需要在初始化tokenizer时设置padding为True并指定padding token。例如，在使用Hugging Face的tokenizer时，可以这样设置：

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased", padding=True, truncation=True)

这样就会为tokenizer设置一个默认的padding token，使得在进行padding时不会出现上述错误。

相关问题

ValueError: Asking to pad but the tokenizer does not have a padding token. Please select a token to use as `pad_token` `(tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token e.g.)` or add a new pad token via `tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'})`

这个错误是由于在使用tokenizer进行padding时，没有指定padding token所导致的。

你需要在tokenizer中添加一个padding token，可以通过以下两种方式之一来实现：

1. 使用现有的特殊token作为padding token：

  tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

这里将eos_token作为padding token，但是你也可以使用其他特殊token。

2. 添加一个新的padding token：

  tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'})

这里添加了一个名为[PAD]的新的特殊token作为padding token。

无论哪种方式，添加完padding token后，就可以使用tokenizer进行padding了。例如：

encoded_inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, max_length=128)

这样就可以对输入文本进行padding处理了。

ValueError: cannot resize this array: it does not own its data

这个问题属于编程类问题，我可以帮您解答。这个错误通常是由于试图调整一个不拥有其数据的数组大小而导致的，您需要确保数组是拥有数据的，才可以进行调整大小的操作。建议您检查代码，确认数组是否正确地创建并赋值了数据。