作者|huggingface

編譯|VK

來源|Github

Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然語言處理庫

Transformers(以前稱為pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然語言理解(NLU)和自然語言生成(NLG)的最先進的模型(BERT，GPT-2，RoBERTa，XLM，DistilBert，XLNet，CTRL ...) ，擁有超過32種預訓練模型，支持100多種語言，并且在TensorFlow 2.0和PyTorch之間具有深厚的互操作性。

特性

與pytorch-transformers一樣易于使用

像Keras一樣強大而簡潔

在NLU和NLG任務上具有高性能

教育者和從業者進入的門檻低

面向所有人的最新NLP架構

深度學習研究人員

練習實踐學習人員

AI/ML/NLP教師和教育者

降低計算成本

研究人員可以共享訓練好的模型，而不必總是再訓練

從業人員可以減少計算時間和生產成本

具有30多種預訓練模型的10種架構，其中一些采用100多種語言

為模型生命周期的每個部分選擇合適的框架

3行代碼訓練最先進的模型

TensorFlow 2.0和PyTorch模型之間的深層互操作性

在TF2.0/PyTorch框架之間隨意遷移模型

無縫選擇合適的框架進行訓練，評估和生產

章節

描述

安裝

如何安裝套件

模型架構

體系結構(帶預訓練權重)

在線演示

總結

以上是生活随笔為你收集整理的huggingface实操_Transformers 简介（上）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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