Python库 - transformers
transformers 库是由 Hugging Face 开发的一个非常流行的 Python 库，用于自然语言处理（NLP）任务。它提供了大量的预训练模型，这些模型可以用于各种 NLP 任务，如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。以下是关于 transformers 库的详细介绍：
1. 主要特点
- 预训练模型：
transformers库包含了多种预训练的语言模型，如 BERT、GPT、T5、XLNet 等。这些模型在大规模文本数据上进行了预训练，可以直接用于各种下游任务。 - 易用性：库的设计非常用户友好，提供了简洁的 API 接口，使得加载和使用预训练模型变得非常容易。
- 任务支持：支持多种 NLP 任务，包括但不限于文本分类、命名实体识别、问答、翻译、文本生成等。
- 社区支持：有一个活跃的社区，不断有新的模型和功能被添加进来。
2. 安装
可以通过 pip 安装 transformers 库：
pip install transformers
3. 基本使用
以下是一个简单的示例，展示如何使用 transformers 库加载一个预训练的 BERT 模型并进行文本分类：
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
# 加载预训练的 BERT 模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 输入文本
text = "Hello, how are you?"
# 对文本进行分词
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
# 使用模型进行预测
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
# 获取预测结果
predictions = torch.argmax(logits, dim=-1)
print(predictions)
4. 主要模块
transformers.models：包含了各种预训练模型的实现，如BertModel、GPT2Model等。transformers.tokenization_utils：提供了分词器的基类和各种分词器的实现。transformers.pipelines：提供了一些预定义的管道，用于简化特定任务的模型使用，如pipeline('sentiment-analysis')。
5. 示例任务
文本分类
from transformers import pipeline
classifier = pipeline('sentiment-analysis')
result = classifier("I love using the transformers library!")
print(result)
问答
from transformers import pipeline
question_answerer = pipeline('question-answering')
context = "Hugging Face is a company based in New York."
question = "Where is Hugging Face based?"
result = question_answerer(question=question, context=context)
print(result)
6. 社区和资源
- 官方文档：Hugging Face Transformers Documentation
- 模型库：Hugging Face Model Hub
- GitHub 仓库：Hugging Face Transformers GitHub
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_52964132/article/details/140297468
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