Hugging Face Transformers 工具介绍

Hugging Face Transformers 是一个开源库，用于构建和微调各种自然语言处理模型。它提供了大量预训练模型，可以用于文本分类、问答、机器翻译等多种任务。

特点

• 预训练模型丰富：提供了大量预训练模型，包括 BERT、GPT-2、RoBERTa 等。
• 易于使用：使用简单，只需要几行代码即可完成模型训练和预测。
• 跨平台：支持 Python、JavaScript 和其他多种语言。

使用方法

以下是一个简单的使用示例：

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')

# 准备输入数据
text = "This is a sample text."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 进行预测
outputs = model(**inputs)

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

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Hugging Face Transformers 的信息，可以访问以下链接：

• Hugging Face Transformers 官方文档
• Hugging Face 官方网站

希望这个介绍对您有所帮助！🙂