摘要

本篇文章，由笔者最初遇到的decode报错开始，叙述笔者如何解决这个bug，并深入源码理清 decode 与 batch_decode的区别。

引出原因

最开始遇到了一个如下的报错，如果你运行我在下述给出的代码，你也能得到一个这样的报错信息。这个问题是由batch_decode引起的。

报错信息

  File "C:\Users\anaconda3\envs\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 3047, in <listcomp>
    self.decode(
  File "C:\Users\anaconda3\envs\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 3085, in decode
    return self._decode(
  File "C:\Users\anaconda3\envs\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_fast.py", line 507, in _decode
    text = self._tokenizer.decode(token_ids, skip_special_tokens=skip_special_tokens)
TypeError: Can't convert 0 to Sequence

通用代码部分:

import numpy as np
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("任意一个预训练模型")

一个会报错的代码

arr = np.array(
    [0]
)
print(tokenizer.batch_decode(arr))

笔者刚开始想：
既然报错信息是decode函数报错，故我直接

print(tokenizer.decode(arr))

然而我惊讶的发现，这行代码居然能成功执行并输出 <pad>。
凭借笔者现在给出的精简代码，读者可以很容易的发现是 batch_decode的问题。但笔者当时所在的项目代码量有点大，于是笔者一步步debug，才最终发现程序在 batch_decode这个函数所在位置崩溃。(我绝对不会告诉你们，当天晚上遇到这个bug之后，我直接放弃了，打游戏去了。)

我们在使用 decode 与 batch_decode 的过程中，发现任何可以使用 decode 的地方，都可以用 batch_decode 来代替。其实这种观点并不总是正确的。举个反例：numpy的一维数据，就不适用。笔者在下文会详细解释这个原因 。

最初报错的解决办法

将 numpy 的一维转成多维数据，即可解决这个bug。

arr = np.array(
    [[0]]
)
print(tokenizer.batch_decode(arr))

希望此方法，已经解决了您的问题，若您对该bug的细节感兴趣，可以继续往下阅读。
这是一个 numpy 类型的 bug。其他的 torch.tensor，python list，皆不存在此问题。

batch_decode 源码

   def batch_decode(
       self,
       sequences: Union[List[int], List[List[int]], "np.ndarray", "torch.Tensor", "tf.Tensor"],
       skip_special_tokens: bool = False,
       clean_up_tokenization_spaces: bool = True,
       **kwargs
   ) -> List[str]:
       return [
           self.decode(
               seq,
               skip_special_tokens=skip_special_tokens,
               clean_up_tokenization_spaces=clean_up_tokenization_spaces,
               **kwargs,
           )
           for seq in sequences
        ]

decode: 解码一维数据
batch_decode：解码多维数据
通过浏览源码发现，batch_decode 使用了一个列表推导式调用 decode 进行解码。所以这就是： 我们时常将batch_decode 与 decode混用的原因。

decode 和 batch_decode 都可以成功运行的例子

tensor_arr = [0, 1, 2, 3]
print(tokenizer.decode(tensor_arr))
print(tokenizer.batch_decode(tensor_arr))

输出结果

<pad></s><unk> 
['<pad>', '</s>', '<unk>', '']

decode 和 batch_decode 不能同时成功运行的例子

不支持 numpy 的一维数据

np_arr = np.array([0, 1, 2, 3])
print(tokenizer.decode(np_arr))
print(tokenizer.batch_decode(np_arr))

只需要将上述的列表转成 numpy，就会报错。(转成 torch.tensor 不会报错)

源码将输入转成 python list

这里给出的一些函数都是源码，若您不感兴趣，建议直接看后面的结论。

# Convert inputs to python lists
token_ids = to_py_obj(token_ids)

def to_py_obj(obj):
    """
    Convert a TensorFlow tensor, PyTorch tensor, Numpy array or python list to a python list.
    """
    if isinstance(obj, (dict, UserDict)):
        return {k: to_py_obj(v) for k, v in obj.items()}
    elif isinstance(obj, (list, tuple)):
        return [to_py_obj(o) for o in obj]
    elif is_tf_available() and _is_tensorflow(obj):
        return obj.numpy().tolist()
    elif is_torch_available() and _is_torch(obj):
        return obj.detach().cpu().tolist()
    elif isinstance(obj, np.ndarray):
        return obj.tolist()
    else:
        return obj

tokenizer.decode 会将输入 (类型为：TensorFlow tensor, PyTorch tensor, Numpy array or python list) 都转成 list，再进行解码操作。

_decode中，会将int型的整数也转成 python list。

if isinstance(token_ids, int):
    token_ids = [token_ids]

将对象转成 python list时，使用isinstance 根据对象类型转成 python list。

np_arr = np.array([0, 1, 2, 3])
for item in np_arr:
	print(item, type(item))

numpy 一维数据，单个item 的类型是 numpy.int32, 源码没有把这个类型转成list， 从而引发错误。(笔者觉得huggingface 可以专门针对 numpy.int32这个类型， 实现将其转成list，但是huggingface并没有做这项工作。)

(在此感谢您的浏览，若您觉得这些工作帮助到了您，可以给我们一个赞，这样笔者会感到他工作是有意义的！)