在数据集分词时设置return_tensors="pt"的作用是什么？

我正在对数据集进行分词操作，并编写了如下函数：

max_length = 1026

def generate_and_tokenize_prompt(prompt):
    result = tokenizer(
        prompt,
        return_tensors="pt",
        truncation=True,
        max_length=max_length,
        padding="max_length",
    )
    return result

train_dataset = df_train['prompt']
val_dataset = df_test['prompt']
tokenized_train_dataset = train_dataset.map(generate_and_tokenize_prompt)
tokenized_val_dataset = val_dataset.map(generate_and_tokenize_prompt)

我使用了return_tensors="pt"参数，但不清楚设置该参数的原因，因为即使不添加此参数，我也能完成数据集分词。

解答 #

• 不加return_tensors="pt"时，tokenizer返回的是普通Python字典，里面的token id、attention mask等都是列表类型，完全能完成分词任务。
• 加上这个参数后，返回的结果会直接变成PyTorch张量（Tensor），不用手动再把列表转成张量，后续喂给PyTorch模型时可以直接使用。
• 你现在用Hugging Face的map处理数据集，Dataset在后续训练环节会自动把列表格式的数据转成张量，所以不加这个参数也能正常运行。但提前转成张量会占用更多内存——毕竟张量的内存开销比列表更大。
• 简单总结：这个参数的核心作用是一步生成PyTorch兼容的数据格式，适配后续PyTorch训练场景；如果用TensorFlow框架，就得换成return_tensors="tf"；要是只是想查看分词结果，不加这个参数完全没问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MSY