Transformer 多卡并行计算-SimpleDataset设计：`labels`；input_ids；attention_mask是什么
Transformer 多卡并行计算-SimpleDataset设计：labels；input_ids；attention_mask是什么
目录
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- Transformer 多卡并行计算-SimpleDataset设计：`labels`；input_ids；attention_mask是什么
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- 代码设计意图
- 参数解释
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- `texts`
- `labels`
- `tokenizer`
- `max_length`
- 代码整体设计思路
- 参数意义
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- `add_special_tokens=True`
- `max_length=self.max_length`
- `padding='max_length'`
- `truncation=True`
- `return_tensors='pt'`
- 总结
定义了 SimpleDataset 类中的 __getitem__ 方法，该方法是 torch.utils.data.Dataset 类的一个重要方法，用于根据给定的索引 idx 从数据集中获取单个样本，并将其转换为模型可以处理的格式。
在定义自定义数据集类 SimpleDataset 时，__init__ 方法接收了四个参数：texts、labels、tokenizer 和 max_length。下面详细解释为什么需要这些参数以及它们的具体意义。
代码设计意图
SimpleDataset 类