def file_based_input_fn_builder(input_file, seq_length, is_training, drop_remainder):变为pytorch

在 PyTorch 中，数据的输入通常使用 `DataLoader` 加载数据集，而不是直接传递输入文件路径。因此，我们需要使用 `Dataset` 对象来包装数据集，然后将其传递给 `DataLoader`。以下是一个简单的示例，将 `file_based_input_fn_builder` 函数转换为 PyTorch 版本的代码：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, input_file, seq_length):
        # 读取输入文件并处理为模型输入格式
        self.examples = []

    def __len__(self):
        return len(self.examples)

    def __getitem__(self, index):
        # 返回模型输入数据和对应的标签
        return input_ids, attention_mask, token_type_ids, label

def collate_fn(batch):
    # 将多个样本拼接成一个 batch
    input_ids_batch = torch.tensor([example[0] for example in batch], dtype=torch.long)
    attention_mask_batch = torch.tensor([example[1] for example in batch], dtype=torch.long)
    token_type_ids_batch = torch.tensor([example[2] for example in batch], dtype=torch.long)
    label_batch = torch.tensor([example[3] for example in batch], dtype=torch.long)
    return input_ids_batch, attention_mask_batch, token_type_ids_batch, label_batch

def file_based_input_fn_builder(input_file, seq_length, is_training, drop_remainder):
    dataset = MyDataset(input_file, seq_length)
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=is_training, collate_fn=collate_fn, drop_last=drop_remainder)
    return dataloader

在 PyTorch 中，我们通常会定义一个 `Dataset` 类来处理数据集，并在 `__getitem__` 方法中返回一条数据。然后，我们使用 `DataLoader` 类将多个样本拼接成一个 batch，并在 `collate_fn` 函数中进行处理。最后，我们将 `Dataset` 和 `DataLoader` 封装到一个函数中，为模型提供数据输入。