train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=3, shuffle=True, collate_fn=default_collate)
此处的collate_fn，是一个函数，会将DataLoader生成的batch进行一次预处理

假设我们有一个Dataset，有input_ids、attention_mask等列：
使用torch创建dataloder时，如果使用默认的collate_fn（default_collate），输出的batch中，input_ids,和token_type_ids，attention_mask都是长度为 sequence_length 的列表（如果input_ids都已经pad到sequence_length），
列表的每个元素是大小为[batch_size]的tensor，
如果input_ids的长度不相等还会报错。

这并不是我们想要的模型的输入格式。
我们希望一个batch中，input_ids的应该是shape=(batch_size,max_seq_length)的tensor

默认情况下：

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torch.utils.data.dataloader import default_collate

train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=3, shuffle=True, collate_fn=default_collate)
for batch in train_loader:
    print(batch)
    break
#如下所示，batch_size=3，所以input_ids都是长度为3的tensor组成的列表，这不是我们想要的
{
    
    'input_ids': List[torch.Tensor], 'attention_mask': List[torch.Tensor]}
Tensor的shape为(batch_size) 即(3)

这样是无法直接把这个batch输入bert的，必须把input_ids,和token_type_ids，attention_mask都转化为大小为 [ batch_size，sequence_length ] 的tensor才能输入bert。
所以，需要定义自己的collate_fn函数，对batch进行整理（使用torch.stack函数对列表进行拼接）：

#定义collate_fn，把input_ids,和token_type_ids，attention_mask列转化为tensor
def collate_fn(examples):
    batch = default_collate(examples)
    batch['input_ids'] = torch.stack(batch['input_ids'], dim=1)
    batch['token_type_ids'] = torch.stack(batch['token_type_ids'], dim=1)
    batch['attention_mask'] = torch.stack(batch['attention_mask'], dim=1)
    return batch

train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=3, shuffle=True, collate_fn=collate_fn)
#输出第一个batch
for batch in train_loader:
    print(batch)
    break

结果如下，可以直接输入bert模型

output=model(**batch)

batch
{
    
    'input_ids': torch.Tensor, 'attention_mask': torch.Tensor}
tensor的shape=(batch_size,max_seq_length)，符合bert的输入格式

然而，以上方法必须要求所有input_ids长度一致，否则依然会报错。
其实tokenizer类已经提供了更简单的方法 tokenizer.pad()

    def collate_fn_SentenceClassify(features,tokenizer):
        #batch = default_collate(examples) 不再需要这句话
        #将batch中的input_ids和attention_mask等补齐
        batch = tokenizer.pad(
            features,
            padding=True,
            max_length=None,
        )
        return batch

此处，features是List[Dict[str,Tensor]], batch被整理成了Dict[str,Tensor]，符合输入格式。
和DataCollatorWithPadding 效果一样

from transformers import DataCollatorWithPadding 

对于更复杂的任务，例如文本生成任务，可以直接调用transformers库中的collate_fn，例如

from transformers import DataCollatorForSeq2Seq

具体用法可以看huggingface官网
更多DataCollator