course/pr_1114/it/chapter2/6.md

# Mettiamo insieme i pezzi

{#if fw === 'pt'}

<CourseFloatingBanner chapter={2}
  classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
  notebooks={[
    {label: "Google Colab", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/en/chapter2/section6_pt.ipynb"},
    {label: "Aws Studio", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/en/chapter2/section6_pt.ipynb"},
]} />

{:else}

<CourseFloatingBanner chapter={2}
  classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
  notebooks={[
    {label: "Google Colab", value: "https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/en/chapter2/section6_tf.ipynb"},
    {label: "Aws Studio", value: "https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/en/chapter2/section6_tf.ipynb"},
]} />

{/if}

Nelle ultime sezioni abbiamo fatto del nostro meglio per fare la maggior parte del lavoro a mano. Abbiamo esplorato il funzionamento dei tokenizer e abbiamo esaminato la tokenizzazione, la conversione in ID di input, il padding, il troncamento e le maschere di attenzione.

Tuttavia, come abbiamo visto nella sezione 2, l'API 🤗 Transformers può gestire tutto questo con una funzione di alto livello che approfondiremo qui. Quando si chiama il `tokenizer` direttamente sulla frase, si ottengono input pronti per passare attraverso il modello:

```py
from transformers import AutoTokenizer

checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

sequence = "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life."

model_inputs = tokenizer(sequence)
```

Qui, la variabile `model_inputs` contiene tutto ciò che è necessario per il buon funzionamento del modello. Per DistilBERT, questo include gli ID degli ingressi e la maschera di attenzione. Altri modelli che accettano input aggiuntivi avranno anche questi output dall'oggetto `tokenizer`.

Come vedremo in alcuni esempi, questo metodo è molto potente. Innanzitutto, può tokenizzare una singola sequenza:

```py
sequence = "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life."

model_inputs = tokenizer(sequence)
```

Gestisce anche più sequenze alla volta, senza alcuna modifica dell'API:

```py
sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]

model_inputs = tokenizer(sequences)
```

Possiamo implementare il padding in diversi modi

```py
# Effettua il padding della sequenza fino allla massima lunghezza della sequenza
model_inputs = tokenizer(sequences, padding="longest")

# Effettua il padding fino alla lunghezza massima del modello
# (512 per BERT o DistilBERT)
model_inputs = tokenizer(sequences, padding="max_length")

# Effettua il padding fino alla lunghezza massima specificata
model_inputs = tokenizer(sequences, padding="max_length", max_length=8)
```

Può anche troncare le sequenze:

```py
sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]

# Tronca le sequenze più lunghe della lunghezza massima del modello.
# (512 per BERT o DistilBERT)
model_inputs = tokenizer(sequences, truncation=True)

# Tronca le sequenze più lunghe della lunghezza massima specificata.
model_inputs = tokenizer(sequences, max_length=8, truncation=True)
```

L'oggetto `tokenizer` può gestire la conversione in tensori di framework specifici, che possono successivamente essere inviati direttamente al modello. Per esempio, nel seguente esempio di codice si chiede al tokenizer di restituire i tensori dei diversi framework: `"pt"` restituisce i tensori di PyTorch, `"tf"` restituisce i tensori di TensorFlow e `"np"` restituisce gli array di NumPy:

```py
sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]

# Ritorna tensori PyTorch
model_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="pt")

# Ritorna tensori TensorFlow
model_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="tf")

# Ritorna NumPy arrays
model_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="np")
```

## Token speciali

Se diamo un'occhiata agli ID di input restituiti dal tokenizer, noteremo che sono leggermente diversi da quelli che avevamo prima:

```py
sequence = "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life."

model_inputs = tokenizer(sequence)
print(model_inputs["input_ids"])

tokens = tokenizer.tokenize(sequence)
ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print(ids)
```

```python out
[101, 1045, 1005, 2310, 2042, 3403, 2005, 1037, 17662, 12172, 2607, 2026, 2878, 2166, 1012, 102]
[1045, 1005, 2310, 2042, 3403, 2005, 1037, 17662, 12172, 2607, 2026, 2878, 2166, 1012]
```

Un ID token è stato aggiunto all'inizio e uno alla fine. Decodifichiamo le due sequenze di ID qui sopra per capire di cosa si tratta:

```py
print(tokenizer.decode(model_inputs["input_ids"]))
print(tokenizer.decode(ids))
```

```python out
"[CLS] i've been waiting for a huggingface course my whole life. [SEP]"
"i've been waiting for a huggingface course my whole life."
```

Il tokenizer ha aggiunto la parola speciale `[CLS]` all'inizio e la parola speciale `[SEP]` alla fine. Questo perché il modello è stato preaddestrato con queste parole, quindi per ottenere gli stessi risultati per l'inferenza dobbiamo aggiungerle anche noi. Si noti che alcuni modelli non aggiungono parole speciali, o ne aggiungono di diverse; i modelli possono anche aggiungere queste parole speciali solo all'inizio o solo alla fine. In ogni caso, il tokenizer sa quali sono previste e se ne occuperà per voi.

## Conclusione: Dal tokenizer al modello

Ora che abbiamo visto tutti i singoli passaggi che l'oggetto `tokenizer` utilizza quando viene applicato ai testi, vediamo un'ultima volta come può gestire sequenze multiple (padding!), sequenze molto lunghe (troncamento!) e diversi tipi di tensori con la sua API principale:

{#if fw === 'pt'}
```py
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)
sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]

tokens = tokenizer(sequences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
output = model(**tokens)
```
{:else}
```py
import tensorflow as tf
from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification

checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)
sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]

tokens = tokenizer(sequences, padding=True, truncation=True, return_tensors="tf")
output = model(**tokens)
```
{/if}


<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/it/chapter2/6.mdx" />