How can we pass a list of strings to a fine tuned bert model?
I want  to pass a list of strings instead of a single string input to my fine tuned bert question classification model.This is my code which accept a single string input.questionclassification_model = tf.keras.models.load_model('/content/drive/MyDrive/questionclassification_model')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased')

def prepare_data(input_text):
    token = tokenizer.encode_plus(
        input_text,
        max_length=256, 
        truncation=True, 
        padding='max_length', 
        add_special_tokens=True,
        return_tensors='tf'
    )
    return {
        'input_ids': tf.cast(token['input_ids'], tf.float64),
        'attention_mask': tf.cast(token['attention_mask'], tf.float64)
    }

def make_prediction(model, processed_data, classes=['Easy', 'Medium', 'Hard']):
    probs = model.predict(processed_data)[0]
    return classes[np.argmax(probs)],probs;I don’t want to use a for loop over the list as it takes more execution time.when I tried to pass a list as input to the tokenizer it was returning same output for every input.input_text = ["What is gandhi commonly considered to be?,Father of the nation in india","What is the long-term warming of the planets overall temperature called?, Global Warming"]
processed_data = prepare_data(input_text){‘input_ids’: <tf.Tensor: shape=(1, 256), dtype=float64, numpy=array([[101., 100., 100., 102.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,0.,   0.,   0.]])>, ‘attention_mask’: <tf.Tensor: shape=(1, 256), dtype=float64, numpy=array([[1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])>}and that is not the right tokens for the input text.Thanks in advance…