huggingface实操_Transformers 简介（上）

作者|huggingface

编译|VK

来源|Github

Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库

Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT，GPT-2，RoBERTa，XLM，DistilBert，XLNet，CTRL ...) ，拥有超过32种预训练模型，支持100多种语言，并且在TensorFlow 2.0和PyTorch之间具有深厚的互操作性。

特性

与pytorch-transformers一样易于使用

像Keras一样强大而简洁

在NLU和NLG任务上具有高性能

教育者和从业者进入的门槛低

面向所有人的最新NLP架构

深度学习研究人员

练习实践学习人员

AI/ML/NLP教师和教育者

降低计算成本

研究人员可以共享训练好的模型，而不必总是再训练

从业人员可以减少计算时间和生产成本

具有30多种预训练模型的10种架构，其中一些采用100多种语言

为模型生命周期的每个部分选择合适的框架

3行代码训练最先进的模型

TensorFlow 2.0和PyTorch模型之间的深层互操作性

在TF2.0/PyTorch框架之间随意迁移模型

无缝选择合适的框架进行训练，评估和生产

章节

描述

安装

如何安装套件

模型架构

体系结构(带预训练权重)

在线演示

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