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encode和encode_plus的区别可以参考我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/weixin_41862755/article/details/120070535

encode和tokenize的区别

区别

1. encode编码出来的结果，包含开始的[CLS]和结尾的[SEP]，所以程序输出结果比原sentence多两位。
2. tokenize编码出来的结果，就是sentence对应的id，无多余项。

import torch
from transformers import BertTokenizermodel_name = 'bert-base-uncased'# a.通过词典导入分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
sentence = "Hello, my son is laughing."input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(sentence))input_id = tokenizer.tokenize(sentence)
input_id2 = tokenizer.convert_tokens_to_ids(input_id)print("input_ids结果是：",input_ids)
print("input_id2的结果是：",input_id2)

执行结果如下：

input_ids结果是： tensor([ 101, 7592, 1010, 2026, 2365, 2003, 5870, 1012,  102])
input_id2的结果是： [7592, 1010, 2026, 2365, 2003, 5870, 1012]

注意：

input_id2[0:len(input_id2)])  #取得和input_ids一样的结果