Datasets.map()函数的并行化特性，当num_proc参数大于1时会出现tokenizer错误。

使用Tokenizer.from_pretrained()函数手动实例化tokenizer对象，并将其传递给map()函数。代码示例如下：

from transformers import AutoTokenizer
import datasets

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

def encode(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)

train_dataset = datasets.load_dataset("csv", data_files="train.csv", split="train")
train_dataset = train_dataset.map(encode, batched=True)

train_dataset.set_format(type='torch', columns=['input_ids', 'attention_mask', 'label'])

这里我们实例化了一个BERT tokenizer，并在encode()函数中将其用于对输入的文本进行编码。然后我们将这个编码函数传递给map()函数，并通过batched=True将数据集映射到分批数据集上。最后，我们可以使用set_format()方法将数据集转换为所需的格式。这种方法可以避免tokenizer错误。