如何逐行读取数据并添加到批量编码中避免内存错误

如何解决如何逐行读取数据并添加到批量编码中避免内存错误

我有一个文本文件，要由转换器进行训练。我已经构建了我的标记器。

from transformers import LineByLineTextDataset
dataset = LineByLineTextDataset(
    tokenizer=tokenizer,file_path="test.txt",block_size=128
)

我不想将文本文件作为一个整体读取，而是逐行读取以避免内存错误。这是将数据作为一个整体读取时：

with open(file_path,encoding="utf-8") as f:
        lines = [line for line in f.read().splitlines() if (len(line) > 0 and not line.isspace())]



batch_encoding = tokenizer(lines,add_special_tokens=True,truncation=True,max_length=block_size)
    print(batch_encoding)
self.examples = batch_encoding["input_ids"]
self.examples = [{"input_ids": torch.tensor(e,dtype=torch.long)} for e in self.examples]

如何逐行读取数据但得到相同的结果？我想通过线路上的循环获得批量编码。