tokenizer.encode-tokenizerencoder_plus函数

alist小雅替换token如下1首先，我们使用tokenizer的encode方法将句子转换为一个token序列，其中add_special_tokens=False表示不添加特殊的起始和结束标记2然后，我们使用tokenizer的convert_tokens_to_ids方法将新的token转换为其对应的ID，然后将其插入到序列的第3个位置3最后，我们使用tokenizer的。

quot# 将输入文本编码为tokeninput_ids = tokenizerencodeinput_text， return_tensors=#39pt#39。

在启动整个模型训练之前，还需要将预训练语料根据训练好的Tokenizer 进行处理如果文档长度超过512 个词元Token，那么就直接进行截断数据处理代码如下所示truncate_longer_samples 布尔变量来控制用于对数据集进行词元处理的encode 回调函数如果设置为True，则会截断超过最大序列长度max_length。

selftokenizer=GPT2Tokenizerfrom_pretrainedmodel_pathselfdevice=device devicedefgenerateself，prompt，length=50，temperature=10input_ids=promptinput_ids=torchtensorinput_ids，dtype=torchlong，device=selfdeviceunsqueeze0。

tokenizer = GPT2Tokenizerfrom_pretrainedquotgpt2quot # 输入提示文本 prompt_text = quot电视帮生成相关文章的提示语句quot # 将输入文本转换为模型可接受的格式 input_ids = tokenizerencodeprompt_text， return_tensors=quotptquot # 生成文章 output = modelgenerateinput_ids。

在具体创新上，BASE TTS尝试了两种Speech Codec模型VQVAE和基于WavLM构造的speech tokenizerWavLM设计的speech tokenizer加入了speaker regressor和speaker extractor，以分离内容和说话人信息从WavLM提取的特征通过BPE压缩，长度压缩了约40%，同时生成的representation比特率低至325400bitss，这使得AR。

The GPT function takes a sequence of integerbased text tokens as input， where each integer corresponds to a token in the text Tokens are subfragments of the text， generated by a tokenizer， which divides text into efficient units for model learning The tokenizer maps tokens to。

st = new StringTokenizerbrreadLine while sthasMoreTokens toFile = encodeDecodenew BigIntegerstnextTokentoByteArray toFilelength + quot x quot + blockSize 8 if toFile0 == 0 toFilelength ！= blockSize 8 temp = new。