【HuggingFace Transformer库学习笔记】基础组件学习：Tokenizer

news2024/10/6 4:10:29

基础组件——Tokenizer

在这里插入图片描述
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（1）模型加载

from transformers import AutoTokenizer

sen = "弱小的我也有大梦想!"
# 从HuggingFace加载，输入模型名称，即可加载对于的分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model/robert-base-chinese-extractive-qa")
tokenizer

BertTokenizerFast(name_or_path='model/robert-base-chinese-extractive-qa', vocab_size=21128, model_max_length=512, is_fast=True, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': '[MASK]'}, clean_up_tokenization_spaces=True),  added_tokens_decoder={
	0: AddedToken("[PAD]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	100: AddedToken("[UNK]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	101: AddedToken("[CLS]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	102: AddedToken("[SEP]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	103: AddedToken("[MASK]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
}

保存到本地

# tokenizer 保存到本地
tokenizer.save_pretrained("./roberta_tokenizer")

('./roberta_tokenizer/tokenizer_config.json',
 './roberta_tokenizer/special_tokens_map.json',
 './roberta_tokenizer/vocab.txt',
 './roberta_tokenizer/added_tokens.json',
 './roberta_tokenizer/tokenizer.json')

加载本地中保存的tokenizer

# 从本地加载tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./roberta_tokenizer/")
tokenizer

BertTokenizerFast(name_or_path='./roberta_tokenizer/', vocab_size=21128, model_max_length=512, is_fast=True, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': '[MASK]'}, clean_up_tokenization_spaces=True),  added_tokens_decoder={
	0: AddedToken("[PAD]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	100: AddedToken("[UNK]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	101: AddedToken("[CLS]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	102: AddedToken("[SEP]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	103: AddedToken("[MASK]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
}

（2）句子分词

# 会将之前输入的文本，拆分成字典中对应的字词
tokens = tokenizer.tokenize(sen)			# 将sen输入给tokenizer
tokens      # 如果词表中没有对应的词，就会变成[UNK]

['弱', '小', '的', '我', '也', '有', '大', '梦', '想', '!']

（3）查看字典

tokenizer.vocab

{'##曄': 16334,
 '##絡': 18238,
 '##啼': 14639,
 '瞬': 4746,
 '##推': 16029,
 '##蔥': 18977,
 '沂': 3752,
 '嘘': 1656,
 '苜': 5730,
 '##即': 14372,
 '徉': 2524,
 'carlo': 12628,
 '##歙': 16686,
 '飛': 7606,
 '##ᵘ': 13495,
 '##蜊': 19106,
 '##85': 9169,
 '##页': 20609,
 '##ved': 11667,
 'lonzo': 12688,
 '旋': 3181,
 '##count': 12369,
 '狼': 4331,
 '次': 3613,
 '话': 6413,
...
 '1936': 9481,
 '小': 2207,
 '宜': 2139,
 '##獄': 17409,
 ...}

查看词表大小

# 查看词表大小
tokenizer.vocab_size

21128

（4）索引转换

# 将词序列转换为id序列
ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
ids

[2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 106]

转换成token

# 将id序列转换为token序列
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(ids)
tokens

转换为string

# 将token序列转换为string
str_sen = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokens)
str_sen

简洁的一步实现方式：

# 将字符串转换为id序列，又称之为编码
ids = tokenizer.encode(sen, add_special_tokens=True)        # add_special_tokens=False时候，不显示加入标签后的id
ids     # 这个id和之前的id前后分别多了一个101和102，是因为BERT在句子前后加了标志标签

[101, 2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 106, 102]

解码

# 将id序列转换为字符串，又称之为解码
str_sen = tokenizer.decode(ids, skip_special_tokens=False)
str_sen

'[CLS] 弱 小 的 我 也 有 大 梦 想! [SEP]'

（5）填充与截断

# 填充
ids = tokenizer.encode(sen, padding="max_length", max_length=15)        # 填充到最大长度15
ids

[101, 2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 106, 102, 0, 0, 0]

# 截断
ids = tokenizer.encode(sen, max_length=5, truncation=True)
ids     # 保留了头尾标签和从前到后的三个词

[101, 2483, 2207, 4638, 102]

（6）其他输入部分

# 先重新进行填充
ids = tokenizer.encode(sen, padding="max_length", max_length=15)
ids

[101, 2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 106, 102, 0, 0, 0]

# attention_mask：标记哪些部分是真实输入，哪些部分是填充
attention_mask = [1 if idx != 0 else 0 for idx in ids]      # tokenizer中不为0时候，将其记录为1，标记为真实填充
# token_type_ids：用来区别哪个部分是第一个句子，哪个部分是第二个句子
token_type_ids = [0] * len(ids) 
ids, attention_mask, token_type_ids

([101, 2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 106, 102, 0, 0, 0],
 [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])

* 使用函数，直接快速调用

inputs = tokenizer.encode_plus(sen, padding="max_length", max_length=15)        # 直接调用库实现上面功能
inputs

{'input_ids': [101, 2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 106, 102, 0, 0, 0], 'token_type_ids': [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, 0, 0, 0]}

inputs = tokenizer(sen, padding="max_length", max_length=15)            # 直接调用tokenizer结果也一样
inputs

{'input_ids': [101, 2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 106, 102, 0, 0, 0], 'token_type_ids': [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, 0, 0, 0]}

（7）处理batch数据

sens = ["弱小的我也有大梦想",
        "有梦想谁都了不起",
        "追逐梦想的心，比梦想本身，更可贵"]
res = tokenizer(sens)
res

{'input_ids': [[101, 2483, 2207, 4638, 2769, 738, 3300, 1920, 3457, 2682, 102], [101, 3300, 3457, 2682, 6443, 6963, 749, 679, 6629, 102], [101, 6841, 6852, 3457, 2682, 4638, 2552, 8024, 3683, 3457, 2682, 3315, 6716, 8024, 3291, 1377, 6586, 102]], 'token_type_ids': [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 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, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]}

测试循环耗时

%%time          
# 该指令可计算cell的处理时间
# 单条循环处理
for i in range(1000):
    tokenizer(sen)

CPU times: user 117 ms, sys: 0 ns, total: 117 ms
Wall time: 258 ms

测试矩阵运算耗时

%%time
# 处理batch数据
res = tokenizer([sen] * 1000)       # 数据只需要进行tokenizer的时候，以batch方式去处理，速度最快

CPU times: user 90 ms, sys: 20.3 ms, total: 110 ms
Wall time: 30.2 ms

可以发现采用矩阵运算花费事件远小于循环事件

tokenizer

BertTokenizerFast(name_or_path='./roberta_tokenizer/', vocab_size=21128, model_max_length=512, is_fast=True, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': '[MASK]'}, clean_up_tokenization_spaces=True),  added_tokens_decoder={
	0: AddedToken("[PAD]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	100: AddedToken("[UNK]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	101: AddedToken("[CLS]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	102: AddedToken("[SEP]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	103: AddedToken("[MASK]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
}

* Fast/slow Tokenizer组件

在这里插入图片描述
默认加载

sen = "弱小的我也有大Dreaming!"

# 默认方式创建下，为fast，即use_fast=True
fast_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/u01/zhanggaoke/project/transformers-code-master/model/roberta-base-finetuned-dianping-chinese")
fast_tokenizer


DistilBertTokenizerFast(name_or_path='/u01/zhanggaoke/project/transformers-code-master/model/roberta-base-finetuned-dianping-chinese', vocab_size=30522, model_max_length=512, is_fast=True, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': '[MASK]'}, clean_up_tokenization_spaces=True),  added_tokens_decoder={
	0: AddedToken("[PAD]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	100: AddedToken("[UNK]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	101: AddedToken("[CLS]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	102: AddedToken("[SEP]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	103: AddedToken("[MASK]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
}

加载use_fast=False

slow_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/u01/zhanggaoke/project/transformers-code-master/model/roberta-base-finetuned-dianping-chinese", use_fast=False)
slow_tokenizer
 
 
DistilBertTokenizer(name_or_path='/u01/zhanggaoke/project/transformers-code-master/model/roberta-base-finetuned-dianping-chinese', vocab_size=30522, model_max_length=512, is_fast=False, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': '[MASK]'}, clean_up_tokenization_spaces=True),  added_tokens_decoder={
	0: AddedToken("[PAD]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	100: AddedToken("[UNK]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	101: AddedToken("[CLS]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	102: AddedToken("[SEP]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
	103: AddedToken("[MASK]", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=False, special=True),
}

处理时间对比

%%time
# 单条循环处理
for i in range(10000):
    fast_tokenizer(sen)


CPU times: user 729 ms, sys: 11 ms, total: 740 ms
Wall time: 774 ms    

%%time
# 单条循环处理
for i in range(10000):
    slow_tokenizer(sen)     
# 可以发现slow的方法比fast慢的多    


CPU times: user 1.74 s, sys: 0 ns, total: 1.74 s
Wall time: 1.75 s

批处理测试

%%time
# 处理batch数据
res = fast_tokenizer([sen] * 10000)

CPU times: user 1.91 s, sys: 195 ms, total: 2.11 s
Wall time: 319 ms

%%time
# 处理batch数据
res = slow_tokenizer([sen] * 10000)

CPU times: user 1.44 s, sys: 15.6 ms, total: 1.46 s
Wall time: 1.45 s

fast_tokenizer中专用的分词方式

# fast中offset_mapping，其中(0, 0)为首尾标记
inputs = fast_tokenizer(sen, return_offsets_mapping=True)
inputs

{'input_ids': [101, 100, 1829, 1916, 1855, 1750, 1873, 1810, 12802, 999, 102], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 'offset_mapping': [(0, 0), (0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, 7), (7, 15), (15, 16), (0, 0)]}

# 将词token去id化，其中None为首尾标记
inputs.word_ids()

[None, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, None]

* 远程加载

from transformers import AutoTokenizer

# 当我们想要加载chatglm-6b远程代码库里的分词器时候，需要设置trust_remote_code=True
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)       
tokenizer.save_pretrained("chatglm_tokenizer")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm_tokenizer", trust_remote_code=True)
tokenizer.decode(tokenizer.encode(sen))

'弱小的我也有大Dreaming!'

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