详解Keras3.0 KerasNLP Models: GPT2 GPT2Tokenizer

1、GPT2Tokenizer

用于将文本数据转换为适合训练和预测的格式，主要功能是将输入的文本进行分词、编码等操作，以便在神经网络中使用

keras_nlp.models.GPT2Tokenizer(vocabulary, merges, **kwargs)

参数说明 

• vocabulary：一个字典，包含词汇表的映射关系。键是单词，值是对应的索引。
• merges：一个列表，包含合并规则。每个元素是一个元组，表示两个需要合并的单词及其对应的索引。
• **kwargs：其他可选参数。

示例

from keras_nlp.models import GPT2Tokenizer

# 定义词汇表和合并规则
vocabulary = {"hello": 1, "world": 2, "!": 3}
merges = [(1, 2)]

# 创建分词器实例
tokenizer = GPT2Tokenizer(vocabulary, merges)

# 对文本进行分词和编码
text = "hello world!"
encoded_text = tokenizer.encode(text)
print(encoded_text)  # 输出：[1, 2, 3]

# 对编码后的文本进行解码
decoded_text = tokenizer.decode(encoded_text)
print(decoded_text)  # 输出："hello world!"

 

2、from_preset

GPT2Tokenizer.from_preset()</