前言

在进行自然语言处理任务的时候，我们为了让一个句子的长度保持一致，经常会使用padding的操作，但是在算一些指标的时候，这些填充的token不应该被算进去。因此本文总结一些常用的小技巧快速实现目的。(本文会不断更新…

通过mask选择标签

import torch
# 原数据，一般是预测出来的标签
src = torch.arange(1, 13).view(3, 4)
print(src)

掩码:

mask = torch.tril(torch.ones(3, 4)).bool()
print(mask)

最后选择的输出:

print(src[mask])

展平

from itertools import chain

a = [[1, 2], [3, 4]]
print(list(chain.from_iterable(a)))

输出： [1, 2, 3, 4]