Hugging Face Models 简介

Hugging Face 提供了丰富的机器学习模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉等多个领域。以下是一些受欢迎的模型：

Transformers：用于自然语言处理的模型，如 BERT、GPT 等。
Computer Vision Models：用于图像识别和处理的模型，如 ResNet、VGG 等。
Speech Models：用于语音识别和生成的模型，如 TTS、ASR 等。

更多模型信息，请访问 Hugging Face Models 页面。

模型使用示例

自然语言处理模型

from transformers import BertTokenizer, BertModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "Hugging Face is awesome!"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')

output = model(**encoded_input)

计算机视觉模型

import torch
from torchvision import models

model = models.resnet18(pretrained=True)

image = Image.open("path/to/image.jpg")
image = transform(image).unsqueeze(0)

output = model(image)

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