return_tensors

#deepLearning/returnTensors

Why we use return_tensors = "pt" during tokenization?

• return_tensors (str or TensorType, optional) — If set, will return tensors instead of list of python integers. Acceptable values are:

  • 'tf': Return TensorFlow tf.constant objects.
  • 'pt': Return PyTorch torch.Tensor objects.
  • 'np': Return Numpy np.ndarray objects.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load model and tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct",
    device_map="cuda",
    torch_dtype="auto",
    trust_remote_code=True,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct")

prompt = "Write an email apologizing to Sarah for the tragic gardening mishap. Explain how it happened.%3C|assistant|%3E"

# Tokenize the input prompt
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")

# Generate the text
generation_output = model.generate(
  input_ids=input_ids,
  max_new_tokens=20
)

# Print the output
print(tokenizer.decode(generation_output[0])

在Hugging Face的transformers库中，return_tensors参数用于指定分词器（Tokenizer）输出的数据格式。以下是其核心作用及使用原因的详细解释：

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为什么需要张量（Tensor）？

深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的核心计算单元是张量（多维数组），而非普通的Python列表或字典。
- 模型输入要求：预训练模型（如BERT、DeBERTa）的输入必须是张量格式，才能进行高效的矩阵运算和GPU加速。 - 性能优化：张量支持并行计算和自动微分，适合大规模数据处理和模型训练。

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return_tensors的作用

通过设置return_tensors，可以控制分词器的输出格式，使其直接生成与深度学习框架兼容的张量，无需手动转换。

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 默认返回Python字典（包含列表）
tokens_list = tokenizer("Hello world")
print(tokens_list)
# 输出：{'input_ids': [101, 7592, 2088, 102], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1]}

# 设置返回PyTorch张量（'pt'）
tokens_pt = tokenizer("Hello world", return_tensors="pt")
print(tokens_pt)
# 输出：{'input_ids': tensor([[101, 7592, 2088, 102]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1]])}

# 设置返回TensorFlow张量（'tf'）
tokens_tf = tokenizer("Hello world", return_tensors="tf")
print(tokens_tf)
# 输出：{'input_ids': <tf.Tensor: shape=(1,4), dtype=int32, ...>, ...}

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参数选项及适用场景

参数值	框架	适用场景
return_tensors='pt'	PyTorch	使用PyTorch框架训练或推理时选择此选项。
return_tensors='tf'	TensorFlow	使用TensorFlow/Keras框架时选择此选项。
return_tensors='np'	NumPy	需要与NumPy兼容的库（如JAX）时选择此选项。
不设置（默认）	Python原生	仅用于调试或手动处理数据（需后续转换）。

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不设置return_tensors会怎样？

如果不设置此参数，分词器会返回普通的Python字典（包含列表），需手动转换为张量才能输入模型。
这会导致以下问题：

• 额外代码：需手动调用torch.tensor()或tf.convert_to_tensor()。
• 潜在错误：忘记转换会导致模型报错（如类型不匹配）。
• 性能损失：无法直接利用GPU加速。

错误示例

# 未设置 return_tensors
tokens = tokenizer("Hello world")  
output = model(tokens["input_ids"])  # 报错！模型期望张量输入，而非列表。

修复方法

# 正确做法：直接返回张量
tokens = tokenizer("Hello world", return_tensors="pt")
output = model(**tokens)  # 直接输入张量，无需转换

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实际应用场景

场景1：单条文本推理

text = "I love natural language processing."
tokens = tokenizer(text, return_tensors="pt")  # 直接生成PyTorch张量
output = model(**tokens)                       # 输入模型

场景2：批量处理

batch_texts = ["Text 1", "Text 2", "Text 3"]
tokens = tokenizer(batch_texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
output = model(**tokens)

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总结

• 核心目的：return_tensors简化了数据预处理流程，确保输入格式与深度学习框架兼容。
• 关键优势：
  • 避免手动转换数据类型，减少代码冗余。
  • 直接支持GPU加速，提升计算效率。
  • 降低因格式错误导致的调试成本。
• 新手建议：始终根据使用的框架设置return_tensors（如PyTorch用'pt'），以标准化输入流程。