高频变压器：ValueError：无法创建张量

我正在遵循 本指南 并且我得到了错误：

ValueError: Unable to create tensor, you should probably activate truncation and/or padding with 'padding=True' 'truncation=True' to have batched tensors with the same length.

我尝试添加 padding=True 和 truncation=True 到 preprocessing_tokenizer() 但出现了同样的错误。

这些答案对我没有帮助也很多。

很抱歉在使用 Hugging Face Transformers 进行序列分类时遇到了问题。看起来遇到的错误是“ValueError: Unable to create tensor...”，即使已经尝试在 preprocessing_tokenizer() 中添加 padding=True 和 truncation=True 。

这个错误通常意味着输入到模型中的文本数据长度不一致，导致无法创建统一大小的张量进行批处理。尽管已经添加了 padding 和 truncation ，但问题可能出现在其他地方。

为了帮助解决问题，请提供以下信息：

1. 正在使用的 Transformers 版本和模型名称 : 例如， transformers==4.28.1 和 bert-base-uncased 。
2. preprocessing_tokenizer() 函数的完整代码 : 这将有助于我了解的预处理步骤和参数设置。
3. 如何将数据传递给模型 : 是使用 Trainer API 还是手动创建 PyTorch DataLoader？
4. 错误发生的具体代码行 : 请提供完整的错误信息和代码片段。

有了这些信息，我就能更好地理解的问题并提供更具体的帮助。

以下是一些可能导致此错误的常见原因和解决方案：

• 数据预处理问题 :
  • 确保在 tokenization 之前 对所有文本进行了必要的清理和预处理步骤，例如去除标点符号、转换为小写等。
  • 检查的 preprocessing_tokenizer() 函数是否正确地将文本转换为模型所需的输入格式。
  • 确保在 tokenizer 中设置了 padding 和 truncation 参数，例如： python tokenizer(text, padding=True, truncation=True, max_length=max_length)
• 数据加载器问题 :
  • 确认在创建 PyTorch DataLoader 时设置了 collate_fn 参数，以便在每个批次中进行 padding 和 truncation。可以使用 transformers 库提供的 DataCollatorWithPadding 类。
  • 检查 batch_size 设置是否过大，导致内存不足。
• 模型配置问题 :
  • 确保使用的模型配置支持设置的 max_length 参数。

请提供更多信息，以便我能够帮助解决问题。