Pytorch
TensorFlow

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处理多个序列

在上一节中，我们探讨了最简单的案例：对一个较短的句子进行推理。然而，一些问题已经出现：

- 我们如何处理多个句子？

- 我们如何处理不同长度的多个句子？

- 词汇索引是唯一可以让模型运行的输入吗？

- 是否存在句子太长的问题？

让我们看看这些问题会带来什么样的问题，以及如何使用🤗 Transformers API 解决它们

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模型需要一批输入

在上一个练习中，你看到了句子如何转换为数字列表。让我们将此数字列表转换为张量，并将其发送到模型：

    import torch
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

    checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)

    sequence = "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life."

    tokens = tokenizer.tokenize(sequence)
    ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
    input_ids = torch.tensor(ids)
    # 这一行会运行失败
    model(input_ids)

    IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)

哦，不！为什么失败了？“我们的确是按照第 2 节中管道的步骤一步步来做的。

问题是我们向模型发送了一个单独的句子，而🤗 Transformers 模型默认情况下需要一个句子列表。在这里，当我们试图重现 tokenizer 在输入 `sequence` 后在其内部进行的所有操作。但如果你仔细观察，你会发现 tokenizer 不仅仅是将 inputs ID 的列表转换为张量，它还在其上添加了一个维度：

    tokenized_inputs = tokenizer(sequence, return_tensors="pt")
    print(tokenized_inputs["input_ids"])

    tensor([[  101,  1045,  1005,  2310,  2042,  3403,  2005,  1037, 17662, 12172,
              2607,  2026,  2878,  2166,  1012,   102]])

让我们再试一次并添加一个新的维度：

    import torch
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

    checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)

    sequence = "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life."

    tokens = tokenizer.tokenize(sequence)
    ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

    input_ids = torch.tensor([ids])
    print("Input IDs:", input_ids)

    output = model(input_ids)
    print("Logits:", output.logits)

让我们打印 inputs ID 以及生成的 logits 值，以下是输出：

    Input IDs: [[ 1045,  1005,  2310,  2042,  3403,  2005,  1037, 17662, 12172,  2607, 2026,  2878,  2166,  1012]]
    Logits: [[-2.7276,  2.8789]]

批处理（Batching）是一次性通过模型发送多个句子的行为。如果你只有一句话，你可以构建一个只有一个句子的 batch：

    batched_ids = [ids, ids]

这就是一个包含两个相同句子的 batch

> ✏️ 试试看！ 将这个 `batched_ids` 列表转换为张量，并通过你的模型进行处理。检查你是否得到了与之前相同的 logits 值（但是重复了两次）！

批处理支持模型在输入多个句子时工作。使用多个句子就像使用单个句子构建批一样简单。不过，还有第二个问题。当你试图将两个（或更多）句子组合在一起时，它们的长度可能不同。如果你以前使用过张量，那么你知道它们必须是矩形，因此无法将 inputs ID 列表直接转换为张量。为了解决这个问题，我们通常填充输入（Padding）。

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填充输入（Padding）

以下列表不能转换为张量：

    batched_ids = [
        [200, 200, 200],
        [200, 200]
    ]

为了解决这个问题，我们将使用填充使张量成为标准的矩形。Padding 通过在值较少的句子中添加一个名为 `padding_id` 的特殊单词来确保我们所有的句子长度相同。例如，如果你有 10 个包含 10 个单词的句子和 1 个包含 20 个单词的句子，填充能确保所有句子都包含 20 个单词。在我们的示例中，填充后的张量如下所示：

    padding_id = 100

    batched_ids = [
        [200, 200, 200],
        [200, 200, padding_id],
    ]

我们可以在 `tokenizer.pad_token_id` 中找到填充 token 的 ID。让我们使用它，分别用模型处理这两个句子，然后再尝试将这两个句子放在一起用模型批处理：

    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)

    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)

    tensor([[ 1.5694, -1.3895]], grad_fn=<AddmmBackward>)
    tensor([[ 0.5803, -0.4125]], grad_fn=<AddmmBackward>)
    tensor([[ 1.5694, -1.3895],
            [ 1.3373, -1.2163]], grad_fn=<AddmmBackward>)

咦，我们批处理预测中的 logits 值有点问题：第二行应该与第二句的 logits 相同，但我们得到了完全不同的值！

这是因为 Transformer 模型的关键特性：注意力层，它考虑了每个 token 的上下文信息。这具体来说，每个 token 的含义并非单独存在的，它的含义还取决于它在句子中的位置以及周围的其他 tokens。当我们使用填充（padding）来处理长度不同的句子时，我们会添加特殊的“填充 token”来使所有句子达到相同的长度。但是，注意力层会将这些填充 token 也纳入考虑，因为它们会关注序列中的所有 tokens。这就导致了一个问题：尽管填充 token 本身并没有实际的含义，但它们的存在会影响模型对句子的理解。我们需要告诉这些注意层忽略填充 token。这是通过使用注意力掩码（attention mask）层来实现的。

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注意力掩码（attention mask）层

注意力掩码（attention mask）是与 inputs ID 张量形状完全相同的张量，用 0 和 1 填充：1 表示应关注相应的 tokens，0 表示应忽略相应的 tokens（即，它们应被模型的注意力层忽视）。

让我们用 attention mask 修改上一个示例：

    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)

    tensor([[ 1.5694, -1.3895],
            [ 0.5803, -0.4125]], grad_fn=<AddmmBackward>)

现在我们得到了批处理中第二句话相同的 logits 值。

注意第二序列的最后一个值是填充 ID，其在注意力掩码中的值为 0。

> ✏️ 试试看！在第二节使用的两个句子（“I’ve been waiting for a HuggingFace course my whole life.” 和 “I hate this so much!”）上手动进行 tokenize。将它们输入模型并检查你是否得到了与第二节相同的 logits 值。然后使用填充 token 将它们一起进行批处理，然后创建合适的注意力掩码。检查模型计算后是否得到了相同的结果！

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更长的句子

对于 Transformers 模型，我们可以通过模型的序列长度是有限的。大多数模型处理多达 512 或 1024 个 的 tokens 序列，当使用模型处理更长的序列时，会崩溃。此问题有两种解决方案：

- 使用支持更长序列长度的模型。
- 截断你的序列。

不同的模型支持的序列长度各不相同，有些模型专门用于处理非常长的序列。例如 Longformer 和 LED 。如果你正在处理需要非常长序列的任务，我们建议你考虑使用这些模型。

另外，我们建议你通过设定 `max_sequence_length` 参数来截断序列：

    sequence = sequence[:max_sequence_length]

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