🧠 TensorFlow Transformers 指南 📘

什么是 Transformers 模型？

Transformers 是一种基于自注意力机制的深度学习架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务。它的核心思想是通过并行处理序列数据，替代传统 RNN 的串行方式，显著提升训练效率。

使用 TensorFlow 实现 Transformers

1. 安装依赖

   pip install tensorflow transformers
   

2. 加载预训练模型

   from transformers import TFAutoModel, AutoTokenizer
   model = TFAutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
   

3. 模型微调与推理
   参考官方文档了解如何进行文本分类、问答系统等任务：
   /tensorflow/guides/keras

典型应用场景

• 文本生成：如对话系统、故事创作
• 机器翻译：跨语言文本转换
• 情感分析：文本情绪识别
• 数据增强：通过生成对抗网络（GAN）提升数据质量

扩展阅读

• TensorFlow 官方 Transformers 文档
• Hugging Face 模型库
• Transformer 模型原理详解

💡 提示：探索更多 NLP 技术，可点击 深度学习模型对比 了解不同架构的差异。