关于tokenizer.encode转为onehot的信息

1、sklearn实现one hot encode from sklearn import preprocessing#160enc = preprocessingOneHotEncoder#160 # 创建对象encfit0，0，3，1，1，0，0，2，1，1，0，2#160 # 拟合array = enctransform0，1，3toarray#160 # 转化printarray1 2 3 4 5。

2、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。

3、1，0，0，0，0，1，0，0，0，0，1，0，0，0，0，1结果显示注意有一个方法 setDropLast，是否丢弃最后一个数，默认为true，观察上面的结果发现categoryIndex最大的20，经过OneHot得到的categoryVec为2，最大的categoryIndex被丢弃了不过在设置setDropLastfalse后。

4、由于任何两个不同词的onehot向量的余弦相似度都为0，多个不同词之间的相似度难以通过onehot向量准确地体现出来 word2vec#x2F2F具的提出正是为了解决上#x2FAF这个问题它将每个词表#x2F70成#x2F00个定#x2ED3的向量，并使得这些向量能较好地表达不同词之间的相似和类#x2F50关系 word2vec模型 word2vec#x2F2F具包含了两个模型。

5、generated_text=tokenizerdecodeoutput0，skip_special_tokens=Trueprintgenerated_text```机器翻译 格拉菲特模型可以用于机器翻译，将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本以下是一个使用格拉菲特模型进行中英文翻译的例子```python prompt=quot我爱你quotinput_ids=tokenizerencodeprompt，return_。

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

8、public BigInteger encodeDecodeBigInteger base BigInteger a = ONE BigInteger s = base BigInteger n = myKey while ！nequalsZERO if！nmodTWOequalsZERO a = amultiplysmodmyMod s = spow2modmyMod n = ndivideTWO return a 参考。

9、st = new StringTokenizerbrreadLinewhile sthasMoreTokenstoFile = encodeDecodenew BigIntegerstnextTokentoByteArraytoFilelength + quot x quot + blockSize 8if toFile0 == 0 toFilelength ！= blockSize 8 temp = new byte。

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