本文簡要介紹python語言中 torchtext.data.functional.numericalize_tokens_from_iterator
的用法。
用法:
torchtext.data.functional.numericalize_tokens_from_iterator(vocab, iterator, removed_tokens=None)
vocab-詞匯表將 token 轉換為 id。
iterator-迭代器產生一個令牌列表。
removed_tokens-從輸出數據集中刪除標記(默認值:無)
從帶有詞匯的令牌迭代器中生成 id 列表。
例子
>>> from torchtext.data.functional import simple_space_split >>> from torchtext.data.functional import numericalize_tokens_from_iterator >>> vocab = {'Sentencepiece' : 0, 'encode' : 1, 'as' : 2, 'pieces' : 3} >>> ids_iter = numericalize_tokens_from_iterator(vocab, >>> simple_space_split(["Sentencepiece as pieces", >>> "as pieces"])) >>> for ids in ids_iter: >>> print([num for num in ids]) >>> [0, 2, 3] >>> [2, 3]
參數:
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注:本文由純淨天空篩選整理自pytorch.org大神的英文原創作品 torchtext.data.functional.numericalize_tokens_from_iterator。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。