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chapters/zh-TW/chapter3/2.mdx

@@ -283,6 +283,7 @@ DatasetDict({
 <Youtube id="7q5NyFT8REg"/>
 
 {#if fw === 'pt'}
+
 負責在批處理中將數據整理為一個batch的函數稱為*collate函數*。它是你可以在構建**DataLoader**時傳遞的一個參數，默認是一個函數，它將把你的數據集轉換為PyTorch張量，並將它們拼接起來(如果你的元素是列表、元組或字典，則會使用遞歸)。這在我們的這個例子中下是不可行的，因為我們的輸入不是都是相同大小的。我們故意在之後每個batch上進行填充，避免有太多填充的過長的輸入。這將大大加快訓練速度，但請注意，如果你在TPU上訓練，這可能會導致問題——TPU喜歡固定的形狀，即使這需要額外的填充。
 
 {:else}
@@ -321,8 +322,6 @@ samples = {k: v for k, v in samples.items() if k not in ["idx", "sentence1", "se
 
 毫無疑問，我們得到了不同長度的樣本，從32到67。動態填充意味著該批中的所有樣本都應該填充到長度為67，這是該批中的最大長度。如果沒有動態填充，所有的樣本都必須填充到整個數據集中的最大長度，或者模型可以接受的最大長度。讓我們再次檢查**data_collator**是否正確地動態填充了這批樣本：
 
-```py:
-
 ```py
 batch = data_collator(samples)
 {k: v.shape for k, v in batch.items()}