配置、使用transformers包

最新推荐文章于 2024-07-17 11:59:30 发布
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博客主要介绍了transformers包的配置与使用方法，在信息技术领域，该包在自然语言处理等方面有重要应用，掌握其配置和使用能助力相关开发工作。
transformers环境配置+文本分类实例
LZL2020LZL的博客
12-17 845
注意 transformers==4.33.2 的下载版本，下载太高容易出错。点击生成的网址，在网页中弹出如下结果验证transformers环境搭建成功！最好选用python3.9因为3.8会导致jupyterlab下载失败。这样的话默认使用清华镜像下载，就不会每次都去在指令后添加了。这里选择11以上的且小于你电脑配置的就可以。这里下载所有实验中常见需要的包。
Transformers使用教程
清风拂面
12-07 972
Transformers使用说明
Transformers包使用记录
https://www.cnblogs.com/qizhou/
08-19 693
　　Transformers是著名的深度学习预训练模型集成库，包含NLP模型最多，CV等其他领域也有，支持预训练模型的快速使用和魔改，并且模型可以快速在不同的深度学习框架间(Pytorch/Tensorflow/Jax)无缝转移。以下记录基于HuggingFace官网教程：https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/README_z...
Transformer入门：学习和加载包
l_aiya的博客
05-17 1617
Transformer学习加载记录，欢迎指导交流！
transformers包介绍——nlp界最顶级的包——可以不用 但不能不知道——python包推荐系列
yuanzhoulvpi的博客
01-14 5993
transformers包介绍——nlp界最顶级的包——可以不用 但不能不知道——python包推荐系列
huggingface transformers包 文档学习笔记（持续更新ing...）
诸神缄默不语的博客
02-17 7939
huggingface transformers包 文档 学习笔记
精选资源
Transformers学习-代码环境配置
08-19
在进行Transformers学习之前，首要任务是正确地配置代码环境，确保所有必要的工具和库都能正常运行。本教程将指导你完成Windows 11系统下的环境配置步骤。 首先，我们需要下载代码文件。Transformers库通常与相关的...
使用阿里云试用Elasticsearch学习：sentence-transformers 包使用
weixin_49131823的博客
04-17 853
环境：centos7，windows坑太多。
transformers-4.52.2.tar.gz
05-30
用户下载此文件后，可以利用pip或conda等包管理工具来安装，从而开始使用或升级到这个版本。 安装transformers库后，用户可以使用库中提供的各种预训练模型和相关工具，进行快速的模型训练和部署。这个过程包括数据...
cx_Freeze如何打包transformers包
11-01
我们正在处理的问题是：使用cx_Freeze打包transformers包的方法。根据用户提供的引用内容，我们可以提取以下相关信息： 引用[1]提到： - 方法二：先排除，再手动添加。打包示例使用PyArmor，但思路类似：排除某些包...
Python库 | x_transformers-0.2.0-py3-none-any.whl
03-25
资源分类：Python库 所属语言：Python 使用前提：需要解压 资源全名：x_transformers-0.2.0-py3-none-any.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
transformers pytorch 版语言模型 源码
08-17
其中transformers _test.py 这些代码的终点其他的都是辅助或者没用的代码 这个文件包含了网络和训练测试代码
xFormers - Transformers 加速研究的工具箱
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
07-17 4404
一、关于 xFormers 特点 二、安装xFormers 三、Benchmarks （可选）测试安装 四、使用xFormers 1、Transformers 关键概念 2、Repo map 3、主要特点 4、安装故障排除
python安装transformers包@FreeBSD
skywalk8163的专栏
04-21 766
在FreeBSD系统python3.10下直接pip安装 Transformers ，会失败，卡在安装tokenizers这里，解决方法是手动编译安装tokenizers， 然后再安装transformers即可。Transformers 提供了数以千计的预训练模型，支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。🤗 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API，让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过。
动手实战 | 使用 Transformers 包进行概率时间序列预测
Python数据挖掘
07-09 4232
正如时间序列研究人员所知，人们对“将基于 Transformer 的模型应用于时间序列”问题很感兴趣。传统 vanilla Transformer 只是众多基于注意力 (Attention) 的模型之一，因此需要向库中补充更多模型。目前没有什么能妨碍我们继续探索对多变量时间序列进行建模，但是为此需要使用多变量分布头来实例化模型。目前已经支持了对角独立分布，后续会增加其他多元分布支持。请继续关注未来的博客文章以及其中的教程。
开源宝藏: 使用预训练Transformer模型的数据增强工具包
gitblog_00021的博客
06-19 336
???? 开源宝藏: 使用预训练Transformer模型的数据增强工具包 在自然语言处理（NLP）领域，数据增强(Data Augmentation)是提升模型性能的关键策略之一，尤其在低资源场景下更是如此。今天要向大家隆重推荐的，正是来自亚马逊研究团队的开源项目——使用预训练Transformer模型进行数据增强。 项目介绍 这个项目最初发布于amazon-research，旨在提供一系列基于预训练...
pyinstaller打包pytorch和transformers程序
不负热爱
05-01 2921
记录使用pyinstaller打包含有pytorch和transformers库的程序时遇到的问题和解决方法。
TransformerUtils工具类
OutRoading的博客
08-13 751
constantTransformer：返回常量 // 返回常量 System.out.println(TransformerUtils.constantTransformer("1").transform("3")); // 1 nullTransformer：返回null nopTransformer: 返回原值，不变 cloneTransformer：return PrototypeFactory.getInstance(input).create(); asT...
Transformer工具包基本操作实例解读
qq_52053775的博客
05-19 200
自然语言处理（NLP）致力于解锁文本数据的奥秘，使之成为计算机可理解、可操作的信息。迈入NLP的大门，首要任务是将原始文本数据转换为便于分析的形式。在中文情境中，这通常涉及分词或分字操作，即依据语言特性将连续的字符串切分成有意义的词语或单字单元。不同的语言有不同的分词方法，体现了NLP对语言特性的敏感适应。单纯的字符对于计算机而言只是抽象符号，缺乏内在含义。为让机器理解，我们需要将这些词语或字符映射到一个数值向量空间中，这个过程称为词嵌入。
使用transformers包在cpu上运行qwen2.5
最新发布
12-03
- 使用GGML格式的模型和`llama.cpp`（但这不在transformers包范围内） 因此，我们给出一个完整的示例代码（以8位量化为准，因为内存占用较小）： ```python # 确保已安装 transformers 和 bitsandbytes # pip ...
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