AutoTokenizer.from_pretrained 是 Hugging Face 的 transformers 库中的一个方法，用于加载预训练的 tokenizer。Tokenizer 是自然语言处理（NLP）中的一个重要组件，负责将文本转换为模型可以理解的数字形式（如 token IDs），或者将模型输出的数字形式转换回文本。
使用示例
from transformers import AutoTokenizer# 加载预训练的 tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")# 使用 tokenizer 对文本进行编码
text = "Hello, how are you?"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors="pt")# 输出编码后的结果
print(encoded_input)
参数说明
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pretrained_model_name_or_path: 这是必需的参数，指定要加载的预训练模型的名称或路径。可以是 Hugging Face 模型库中的模型名称（如"bert-base-uncased"），也可以是本地路径。 -
**kwargs: 其他可选参数，例如：cache_dir: 指定缓存目录。force_download: 是否强制重新下载模型。resume_download: 是否断点续传下载。proxies: 使用代理下载。local_files_only: 是否只使用本地文件。
返回值
AutoTokenizer.from_pretrained 返回一个与指定模型对应的 tokenizer 实例。这个实例可以用于对文本进行编码、解码等操作。
支持的模型
AutoTokenizer 可以自动识别并加载多种预训练模型的 tokenizer，例如 BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT 等。你只需要提供模型的名称或路径即可。
示例：使用不同的模型
# 加载 GPT-2 的 tokenizer
tokenizer_gpt2 = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")# 加载 RoBERTa 的 tokenizer
tokenizer_roberta = AutoTokenizer.from_pretrained("roberta-base")
总结
AutoTokenizer.from_pretrained 是一个非常方便的工具，可以轻松加载和使用各种预训练模型的 tokenizer，适用于多种 NLP 任务。
