以情感分析的例子来进行剖析transformers里的AutoTokenizer和AutoModel：

通过ipython进行查看sentiment-analynise依赖的Hugging Face – The AI community building the future.We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.https://huggingface.co/

里的库：

 从上面的输出得到了pipeline模式进行预训练所用到的库：

distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english

 AutoTokenizer的原理解释：

 如果

test_sentences = ("today is not that bad", "today is so bad" , "so good")

 里面有三个元素，则会报错。

因为

inputs_tensor = tokenizer.encode_plus(test_sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

里的句子必须是一个或者Tuple()里面两个元素！！！

而

 使用tokenizer()则不会报错！！！

 底层代码分析后，发现：

当输入为一个字符串，则tokenizer() == tokenizer.encode_plus();

当输入的是list或者tuple，则tokenizer() == tokenizer.batch_encode_plus()

 这里解释一下padding=True和padding="max_length"的区别：

padding=True：

test_sentences = ("today is not that bad", "today is so bad", "so good")

表示当

test_sentences里面的所有句子长度不同时，padding会以最长的句子长度作为max_length进行填充[PAD]，即补零。

padding="max_length":

test_sentences = ("today is not that bad", "today is so bad", "so good")

 padding="max_length"一般配合max_length=XXXX 参数使用，以max_length长度进行补零。

解释一下tokenizer.batch_encode_plus() 或者 tokenizer.encode_plus()的返回值：

 input_ids：表示tokenizer编码后的vocab对应的id

attention_mask:其中的1表示未被padding的词，0表示被padding的词。

与tokenizer.batch_encode_plus() 或者 tokenizer.encode_plus()的底层语句：

tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(test_sentences[0]))

 查看tokenizer里的词库：

 AutoModel的原理解释：

这里使用的是：AutoModelForSequenceClassification

 返回值logits是维度为(3,2)的tensor，我们处理一下就得到了[1,0,1]，

[1,0,1]代表什么呢？

我们看它的config：

 由上得出，1代表positive,0代表negative。

完整的代码：

# ---encoding:utf-8---
# @Time    : 2023/8/1 10:54
# @Author  : CBAiotAigc
# @Email   ：1050100468@qq.com
# @Site    : 
# @File    : tokenizer_sentiment_analysis.py
# @Project : AI_Review
# @Software: PyCharm
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, AutoModelForSequenceClassification
import torch
import torch.nn as nn

model_name = "../model/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

test_sentences = ["today is not that bad", "today is so bad", "so good"]

# inputs_tensor = tokenizer.encode_plus(test_sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
# print(inputs_tensor)
inputs_tensor = tokenizer(test_sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

print(inputs_tensor)

inputs_tensor = tokenizer.batch_encode_plus(test_sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
print(inputs_tensor)

outputs = model(**inputs_tensor)
print(outputs)

model.eval()
with torch.no_grad():
    labels = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)
    print(labels)

    print(model.config.id2label)
    print([model.config.id2label[id] for id in labels.tolist()])