Transformer 模型介绍

Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在自然语言处理领域取得了显著的成果。以下是一些关于 Transformer 模型的基本介绍和资源。

特点

自注意力机制：Transformer 模型通过自注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系。
并行计算：由于自注意力机制的特性，Transformer 模型可以并行计算，从而提高计算效率。
易于扩展：Transformer 模型可以很容易地扩展到更大的模型，以处理更复杂的任务。

资源

Transformer 模型论文：Attention Is All You Need
Transformer 模型实现：Hugging Face Transformers

实例

以下是一个简单的 Transformer 模型实例，展示了如何使用 Hugging Face Transformers 库进行文本分类任务。

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入文本
text = "Hello, how are you?"

# 分词并编码
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 预测
outputs = model(**encoded_input)

# 获取预测结果
predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)

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