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Hugging Face实战-系列教程4：padding与attention_mask

news 2026/3/29 22:46:15

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1 padding的作用

sequence1_ids = [[200, 200, 200]]
sequence2_ids = [[200, 200]]batched_ids = [[200, 200, 200],[200, 200, tokenizer.pad_token_id],
]print(model(torch.tensor(sequence1_ids)).logits)
print(model(torch.tensor(sequence2_ids)).logits)print(model(torch.tensor(batched_ids)).logits)

对应的输出：

tensor([[ 1.5694, -1.3895]], grad_fn=AddmmBackward0)
tensor([[ 0.5803, -0.4125]], grad_fn=AddmmBackward0)
tensor([[ 1.5694, -1.3895], [ 1.3374, -1.2163]], grad_fn=AddmmBackward0)

padding是很有用的，但是不需要了解的特别深入，看当前这一个例子就行了。

sequence1_ids、sequence1_ids分别表示两个样本，将两个样本做成batch。

输出实际上是两个对比，第一行和第二行是没有加入tokenizer.pad_token_id的输出，第三行是加入tokenizer.pad_token_id做成batch的输出。

sequence1_ids的结果是完全一样的，sequence2_ids的结果不同。很显然对于同一个样本加入来tokenizer.pad_token_id的输出是不相同的，这是因为默认的id和我们自己指定的id是不同的。

结论就是自己指定padding的时候，要同时指定attention_mask，不然就会把你指定的padding也计算来self-Attention。

怎么指定attention_mask呢？

2 attention_mask的作用

batched_ids = [[200, 200, 200],[200, 200, tokenizer.pad_token_id],
]attention_mask = [[1, 1, 1],[1, 1, 0],
]outputs = model(torch.tensor(batched_ids), attention_mask=torch.tensor(attention_mask))
print(outputs.logits)

输出结果：

tensor([[ 1.5694, -1.3895], [ 0.5803, -0.4125]], grad_fn=AddmmBackward0)

当需要自定义的时候，别忘记把Attention_mask指定上去，指定后，结果就能对的上了 。

3 不同padding方法

随便来组样本：

sequences = ["I've been waiting for a this course my whole life.", "So have I!", "I played basketball yesterday."]

在notebook中的输出：

{‘input_ids’: [[101, 1045, 1005, 2310, 2042, 3403, 2005, 1037, 2023, 2607, 2026, 2878, 2166, 1012, 102], [101, 2061, 2031, 1045, 999, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [101, 1045, 2209, 3455, 7483, 1012, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], ‘attention_mask’: [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]}

一个三个句子，1最长，以1为标准，指定按照最长的为标准进行拼接填充：

# 按照最长的填充
model_inputs = tokenizer(sequences, padding="longest")
print(model_inputs)

当然也可以按照模型所能容忍的最大的长度来指定：

# BERT默认最大是512
model_inputs = tokenizer(sequences, padding="max_length")
print(model_inputs)

一般默认的最大的就是512，虽然openAI那个可以更大，但是一般那都hold不住了。

这是padding到512大小在notebook的输出：

{‘input_ids’: [[101, 1045, 1005, 2310, 2042, 3403, 2005, 1037, 2023, 2607, 2026, 2878, 2166, 1012, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [101, 2061, 2031, 1045, 999, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[101, 1045, 2209, 3455, 7483, 1012, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]],
‘attention_mask’: [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]}

这肯定是没有必要了，也可以自己指定一个确定的值：

填充到多少

model_inputs = tokenizer(sequences, padding="max_length", max_length=8)
print(model_inputs)

在notebook的输出：

{‘input_ids’: [[101, 1045, 1005, 2310, 2042, 3403, 2005, 1037, 2023,
2607, 2026, 2878, 2166, 1012, 102], [101, 2061, 2031, 1045, 999, 102,
0, 0], [101, 1045, 2209, 3455, 7483, 1012, 102, 0]], ‘attention_mask’:
[[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0,
0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0]]}

在这个结果中，没有到8的padding到8，但是比8还长的没有处理，加入截断操作就可以进行处理了：

#到多少就截断

model_inputs = tokenizer(sequences, max_length=10, truncation=True)
print(model_inputs)

{‘input_ids’: [[101, 1045, 1005, 2310, 2042, 3403, 2005, 1037, 2023,
102], [101, 2061, 2031, 1045, 999, 102], [101, 1045, 2209, 3455, 7483,
1012, 102]], ‘attention_mask’: [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1,
1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]}

4.4 返回数据格式
最后别忘记返回成PyTorch的tensor格式：

#最好返回tensor

model_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="pt")
print(model_inputs)

{‘input_ids’: tensor([[ 101, 1045, 1005, 2310, 2042, 3403, 2005, 1037,
2023, 2607, 2026, 2878,
2166, 1012, 102],
[ 101, 2061, 2031, 1045, 999, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0],
[ 101, 1045, 2209, 3455, 7483, 1012, 102, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0]]), ‘attention_mask’: tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])}

现在你应该已经掌握了Hugging Face的工具包了，那我们应该怎样去训练我们的模型呢？

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编程日记 2023/9/4 7:06:45

VPG算法

VPG算法 前言 首先来看经典的策略梯度REINFORCE算法&#xff1a; 在REINFORCE中&#xff0c;每次采集一个episode的轨迹&#xff0c;计算每一步动作的回报 G t G_t Gt​&#xff0c;与动作概率对数相乘&#xff0c;作为误差反向传播&#xff0c;有以下几个特点&#xff1a; …...

编程日记 2023/9/4 7:05:43

docker 笔记5：redis 集群分布式存储案例

尚硅谷Docker实战教程&#xff08;docker教程天花板&#xff09;_哔哩哔哩_bilibili 目录 1.cluster(集群)模式-docker版哈希槽分区进行亿级数据存储 1.1面试题 1.1.1 方案1 哈希取余分区 1.1.2 方案2 一致性哈希算法分区 原理 优点 一致性哈希算法的容错性 一致性…...

编程日记 2023/9/4 7:04:40

【Vue2】 axios库

网络请求库-axios库 认识Axios库为什么选择Axios库安装Axios axios发送请求常见的配置选项简单请求可以给Axios设置公共的基础配置发送多个请求 axios创建实例为什么要创建axios的实例 axios的拦截器请求拦截器响应拦截器 axios请求封装 认识Axios库 为什么选择Axios库 在游览…...

编程日记 2023/9/4 7:03:38

云计算 - 百度AIStudio使用小结

云计算 - 百度AIStudio使用小结 前言 本文以ffmpeg处理视频为例&#xff0c;小结一下AI Studio的使用体验及一些避坑技巧。 算力获得 免费的算力获得方式为&#xff1a;每日登录后运行一个项目&#xff08;只需要点击运行&#xff0c;不需要真正运行&#xff09;即可获得8小…...

编程日记 2023/9/4 7:02:37

刷新你对Redis持久化的认知

认识持久化 redis是一个内存数据库&#xff0c;数据存储到内存中。而内存的数据是不持久的&#xff0c;要想做到持久化&#xff0c;就需要让redis把数据存储到硬盘上。因此redis既要在内存上存储一份数据&#xff0c;还要在硬盘上存储一份数据。这样这两份数据在理论上是完全相…...

编程日记 2023/9/4 7:01:34

Greenplum-最佳实践小结

注&#xff1a;本文翻译自https://docs.vmware.com/en/VMware-Greenplum/7/greenplum-database/best_practices-logfiles.html 数据模型 Greenplum数据库是一个分析型MPP无共享数据库。该模型与高度规范化/事务性的SMP数据库明显不同。Greenplum数据库使用适合MPP分析处理的非…...

编程日记 2023/9/4 7:00:33

从Gamma空间改为Linear空间会导致性能下降吗

1&#xff09;从Gamma空间改为Linear空间会导致性能下降吗 2&#xff09;如何处理没有使用Unity Ads却收到了GooglePlay平台的警告 3&#xff09;C#端如何处理xLua在执行DoString时候死循环 4&#xff09;Texture2DArray相关 这是第350篇UWA技术知识分享的推送&#xff0c;精选…...

编程日记 2023/9/4 6:59:32

双轨制的发展，弊端和前景

双轨制是一种经济体制&#xff0c;指两种不同的规则或机制并行运行&#xff0c;以适应不同的市场或客户需求。双轨制最早出现在中国的改革开放中&#xff0c;是从计划经济向市场经济过渡的一种渐进式改革方式。 双轨制的发展可以分为三个阶段&#xff1a; 第一阶段&#xff08;…...

编程日记 2023/9/4 6:58:28

生成对抗网络（GAN）：在图像生成和修复中的应用

文章目录 什么是生成对抗网络&#xff08;GAN&#xff09;&#xff1f;GAN在图像生成中的应用图像生成风格迁移 GAN在图像修复中的应用图像修复 拓展应用领域总结 &#x1f389;欢迎来到AIGC人工智能专栏~生成对抗网络&#xff08;GAN&#xff09;&#xff1a;在图像生成和修复…...

编程日记 2023/9/4 6:57:28

扬杰科技携手企企通，召开SRM采购供应链协同系统项目启动会

近日&#xff0c;中国功率半导体领先企业扬州扬杰电子科技股份有限公司&#xff08;以下简称“扬杰科技”&#xff09;与企企通召开SRM采购供应链协同系统项目启动会&#xff0c;双方项目团队成员一同出席本次会议。 会上&#xff0c;双方就扬杰科技采购供应链管理平台项目的目…...

编程日记 2023/9/4 6:56:26

AtCoder Beginner Contest 318

目录 A - Full Moon B - Overlapping sheets C - Blue Spring D - General Weighted Max Matching E - Sandwiches F - Octopus A - Full Moon #include<bits/stdc.h> using namespace std; const int N1e65; typedef long long ll ; const int maxv4e65; typedef …...

编程日记 2023/9/4 6:55:24

《Python魔法大冒险》003 两个神奇的魔法工具

魔法师：小鱼，要开始编写魔法般的Python程序，我们首先需要两个神奇的工具：Python解释器和代码编辑器。 小鱼：这两个工具是做什么的？ 魔法师：你可以把Python解释器看作是一个魔法棒，只要你向它说出正确的咒语，它就会为你施展魔法。 小鱼：那这个解释器和我之前用的电…...

编程日记 2023/9/4 6:54:22

每日一题-动态规划(从不同类型的物品中各挑选一个，使得最后花费总和等于1000)

四种类型的物品&#xff0c;每一种类型物品数量都是n&#xff0c;先要从每种类型的物品中挑选一件&#xff0c;使得最后花费总和等于1000 暴力做法10000^4 看到花费总和是1000&#xff0c;很小且固定的数字&#xff0c;肯定有玄机&#xff0c;从这里想应该是用dp&#xff0c;不…...

编程日记 2023/9/4 6:53:21

ECDICT开源英汉词典数据库：构建高可用分布式语言服务的完整技术方案

ECDICT开源英汉词典数据库&#xff1a;构建高可用分布式语言服务的完整技术方案 【免费下载链接】ECDICT Free English to Chinese Dictionary Database 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ec/ECDICT ECDICT是一个完全免费的开源英汉词典数据库&#xff0c;为开…...

编程新知 2026/3/29 20:56:12

Bing Wallpaper自动化部署：GitHub Actions与持续集成

Bing Wallpaper自动化部署&#xff1a;GitHub Actions与持续集成 【免费下载链接】bing-wallpaper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bing-wallpaper Bing Wallpaper项目是一个专注于收集和展示Bing每日壁纸的开源项目&#xff0c;通过自动化部署可以确保壁…...

编程新知 2026/3/29 20:28:08

LangChain实战：从零构建一个联网搜索增强的RAG问答系统

1. 为什么需要联网搜索增强的RAG系统 传统的RAG&#xff08;检索增强生成&#xff09;系统有个致命伤——它只能回答知识库里已有的内容。想象一下&#xff0c;你去年精心构建了一个旅游推荐系统&#xff0c;但今年新开的网红景点它完全不知道&#xff0c;因为数据没更新。这就…...

编程新知 2026/3/29 20:26:07

Attention Unet vs Unet++：在Camvid数据集上的性能对比实验

Attention Unet与Unet在Camvid数据集上的深度性能评测 语义分割作为计算机视觉领域的核心任务之一&#xff0c;其模型架构的创新从未停止。在众多改进方案中&#xff0c;Attention机制与嵌套跳跃连接&#xff08;Nested Skip Connection&#xff09;分别代表了两种不同的优化思…...

编程新知 2026/3/29 19:49:45

Simple Comic：Mac平台的开源漫画阅读解决方案

Simple Comic&#xff1a;Mac平台的开源漫画阅读解决方案 【免费下载链接】Simple-Comic OS X comic viewer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/Simple-Comic 你是否曾遇到这样的困扰&#xff1a;在Mac上尝试打开漫画文件时&#xff0c;不是格式不兼容就是阅…...

编程新知 2026/3/29 18:55:32

铜钟音乐：专注纯净听歌体验的终极免费音乐平台指南

铜钟音乐&#xff1a;专注纯净听歌体验的终极免费音乐平台指南 【免费下载链接】tonzhon-music 铜钟 (Tonzhon.com): 免费听歌; 没有直播, 社交, 广告, 干扰; 简洁纯粹, 资源丰富, 体验独特&#xff01;(密码重置功能已回归) 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/…...

编程新知 2026/3/29 18:55:32

150元搞定无人机自主避障？上交大开源方案实测（附部署教程）

150元打造无人机自主避障系统&#xff1a;开源方案实战指南 当大多数人还在为动辄上万元的无人机避障系统望而却步时&#xff0c;一个仅需150元计算硬件的开源方案正在创客圈掀起风暴。这不是实验室里的概念验证&#xff0c;而是经过真实环境测试、能部署在你家后院的技术方案。…...

编程新知 2026/3/29 18:35:28

手把手教你实现UE4与Vue页面的无缝通信（附完整代码示例）

UE4与Vue深度整合&#xff1a;现代前端框架与游戏引擎的通信实践 在数字内容开发领域&#xff0c;将现代Web技术与游戏引擎结合已成为提升用户体验的重要趋势。本文将深入探讨如何实现Unreal Engine 4与Vue.js框架的高效通信&#xff0c;为开发者提供一套完整的解决方案。 1.…...

编程新知 2026/3/29 17:29:06

JS逆向新手也能搞定：手把手教你用Node.js补全ali140滑块canvas环境（附完整代码）

JS逆向新手也能搞定&#xff1a;手把手教你用Node.js补全ali140滑块canvas环境&#xff08;附完整代码&#xff09; 第一次接触JS逆向时&#xff0c;看到那些复杂的加密逻辑和环境检测代码&#xff0c;确实让人望而生畏。特别是遇到canvas这种需要模拟浏览器环境的场景&#xf…...

编程新知 2026/3/29 17:04:35

丹青幻境部署案例：高校数字艺术实验室低成本GPU算力复用方案

丹青幻境部署案例&#xff1a;高校数字艺术实验室低成本GPU算力复用方案 1. 项目背景与挑战 很多高校的数字艺术、动画设计或新媒体专业&#xff0c;都面临一个共同的难题&#xff1a;教学和创作需要强大的AI绘图能力&#xff0c;但专门采购一批高性能GPU服务器&#xff0c;预…...

编程新知 2026/3/29 15:58:16