构造方法

DefaultDataCollator(return_tensors: str = 'pt')

默认的数据收集器，只是将transformers中的Dataset数据对象转换成tensorflow或pytorch可以处理的Dataset数据对象。没有像DataCollatorWithPadding那样，在转换数据类型的同时，也进行数据的填充。

参数return_tensors表示返回数据的类型。有三个可选项，分别是"tf"、“pt”、“np”，分别表示tensorflow可以处理的数据类型，pytorch可以处理的数据类型以及numpy数据类型。

使用示例

def preprocess_fn(data):
    data = {k: sum(data[k], []) for k in data.keys()}
    total_length = len(data[list(data.keys())[0]])
    total_length = (total_length // 128) * 128  # 128表示每一组的句子的长度
    result = {k: [v[i: i + 128] for i in range(0, total_length, 128)] for k, v in data.items()}
    result["label"] = result["input_ids"].copy()
    return result


dataset = datasets.load_dataset("wikitext", "wikitext-2-raw-v1")
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("distilgpt2")
# 使用默认的数据收集器
data_collator = transformers.DefaultDataCollator(return_tensors="tf")
dataset = dataset.map(function=lambda data: tokenizer(data["text"], truncation=True),
                      batched=True,
                      batch_size=1000,
                      remove_columns=["text"])
                      
dataset = dataset.map(function=preprocess_fn,
                      batched=True,
                      batch_size=1000)
train_dataset = dataset["train"].to_tf_dataset(columns=["input_ids", "attention_mask"],
                                               batch_size=16,
                                               shuffle=True,
                                               collate_fn=data_collator,
                                               label_cols=["labels"])