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2024年3月13日发(作者：mybatis框架的执行顺序)
transformers tokenizer参数
`transformers` 是一个用于自然语言处理任务的库，它提供了预训练的语言模型和相应的工
具，其中包括 tokenizer。在使用 transformers 中的 tokenizer 时，常见的参数包括：
1. `model`（或 `model_name`）:
- 描述： 指定要使用的预训练语言模型的名称或路径。
- 示例：
```python
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = _pretrained(model_name)
```
2. `tokenizer_type`:
- 描述： 指定 tokenizer 的类型。例如，`BertTokenizer` 或 `GPT2Tokenizer`。
- 示例：
```python
tokenizer = _pretrained("bert-base-uncased")
```
3. `do_lower_case`:
- 描述： 对于一些模型，指定是否将输入文本转换为小写。通常在处理英文文本时使用。
- 示例：
```python
tokenizer = _pretrained("bert-base-uncased", do_lower_case=True)
```
4. `max_length` 和 `truncation`：
- `max_length`: 指定生成的 token 序列的最大长度。
- `truncation`: 如果输入文本超过 `max_length`，是否截断文本。默认为 `False`。
- 示例：
```python
tokenizer = _pretrained("bert-base-uncased", max_length=128,
truncation=True)
```
5. `padding`:
- 描述： 如果设置为 `True`，则生成的 token 序列将被填充到最大长度。
- 示例：
```python
tokenizer = _pretrained("bert-base-uncased", padding=True)
```
6. `return_tensors`:
- 描述： 指定返回的数据类型。例如，`"pt"` 表示返回 PyTorch 张量。
- 示例：
```python
inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")
```
7. 其他参数：
- 不同的 tokenizer 类型可能有一些特定的参数，具体取决于所使用的模型和库版本。可
以查阅相关文档或代码以获取详细的信息。
以上参数是使用 transformers 中 tokenizer 时常见的一些参数。确保查阅 transformers 文
档以获取详细信息，并注意不同模型和库版本之间的差异。
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