transformers两个入门示例

   根据《attention is all you need》论文而形成的transformers框架在chat-gpt应用中大放异彩,目前transformers框架已经成了炙手可热的框架。它不仅在nlp方面很作用很大,根据官网的介绍,它还可以做很多事情,比如图片分类,目标检测。

    下面结合官网示例,给出两个简单的示例,一个是文本处理,另一个是目标检测。

    transformers框架提供了pipeline的方式,可以快速运用一个模型到输入对象上。官方的原话是:

To immediately use a model on a given input (text, image, audio, ...), we provide the pipeline API

    在进行示例之前,我们需要安装transformers框架,本机安装的是transformers=4.26.1

pip install transformers==4.26.1

    第一个文本处理的例子,利用transformers快速区分积极和消极的文本内容。如下所示,我们输入一段文字,transformer会给出判断:

from transformers import pipeline
classifier = pipeline('sentiment-analysis')
res = classifier('we are happy to indroduce pipeline to the transformers repository.')
print(res)

    运行这段代码,可以得到如下结果:

<think>好的,用户问“Transformers是厂家吗?还是框架”,需要详细分析。首先,用户可能对Transformers这个词有混淆,可能听说过但不确定具体指什么。需要确定Transformers在这里指的是什么。 首先,Transformers在技术领域最常见的是指Google在2017年提出的Transformer模型架构,广泛应用于NLP任务,如BERT、GPT等。但用户可能也联想到Hugging Face的Transformers库,这是一个流行的开源库,提供了预训练模型和工具,方便开发者使用。 另外,用户提到“厂家”,可能误解Transformers是某个公司的名称。需要澄清Transformers不是厂家,而是技术术语或框架名称。还要考虑用户可能的背景,可能是刚接触NLP或机器学习,对术语不熟悉,需要简单明了的解释。 接下来,要区分Transformer架构和Hugging Face的Transformers库。Transformer是模型架构,而Transformers库是基于该架构实现的工具。用户可能在使用某个模型(如nomic-embed-text)时遇到问题,或者想了解相关工具,所以需要明确两者的区别和应用场景。 还要检查是否有其他可能的解释,比如是否有公司名为Transformers,但通常知名的是玩具公司“变形金刚”(Transformers),但显然与技术无关。因此用户的问题应该集中在技术领域。 回答时需要先明确Transformers不是厂家,而是指架构或库。然后分别解释两者的定义、作用、应用场景,以及它们之间的关系。最后,可能需要给出使用建议或示例,帮助用户理解如何应用这些工具。 需要确保语言简洁,避免技术 jargon,适合刚入门的用户理解。同时,结合用户之前的问题(关于表格嵌入模型),可能用户在处理具体项目时遇到困惑,需要明确工具和框架的选择,因此可以适当关联之前的建议,比如Hugging Face的Transformers库中的模型如TAPAS等。 总结回答结构:首先回答问题(不是厂家,是架构或库),然后分点详细解释Transformer架构和Transformers库,最后总结区别和推荐资源。这样用户能清晰理解两者区别及应用。</think>**Transformers 既不是厂家,也不是一个传统意义上的“框架”**,而是指两种不同但相关的概念: --- ### **一、Transformer 架构(核心模型结构)** - **定义**: Transformer 是 **一种深度学习模型架构**,最初由 Google 团队在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中提出。它彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,取代了传统的 RNN 和 CNN 模型。 - **核心特点**: 通过 **自注意力机制(Self-Attention)** 捕捉序列数据(如文本)中长距离的依赖关系,支持并行计算,训练效率更高。 - **应用场景**: - 文本生成(如 ChatGPT、GPT-4) - 机器翻译、文本摘要 - 预训练模型(如 BERT、T5、PaLM)的基础架构。 --- ### **二、Hugging Face Transformers(开源库)** - **定义**: Hugging Face 公司开发的 **开源 Python 库**(库名即 `transformers`),提供大量基于 Transformer 架构的预训练模型和工具,简化了 NLP 任务的开发流程。 - **核心功能**: - 支持 100+ 种预训练模型(如 BERT、GPT-2、T5、TAPAS)。 - 提供统一的 API,支持文本分类、问答、生成等任务。 - 支持 PyTorch 和 TensorFlow 框架。 - **典型代码示例**: ```python from transformers import pipeline # 使用预训练模型进行文本分类 classifier = pipeline("text-classification") result = classifier("这个电影太好看了!") print(result) # 输出情感分析结果(如正面/负面) ``` --- ### **三、两者的关系** | 对比项 | Transformer 架构 | Hugging Face Transformers 库 | |----------------|------------------------------------------|---------------------------------------| | **本质** | 模型设计理论(如数学结构) | 基于该理论的具体代码实现和工具包 | | **开发者** | Google 团队(论文作者) | Hugging Face 公司 | | **用途** | 指导模型如何设计 | 直接调用现成模型解决实际问题 | | **依赖关系** | 无需安装,是一种设计思想 | 需通过 `pip install transformers` 安装 | --- ### **四、常见误解澄清** 1. **“Transformer 是厂家吗?”** - 不是。Hugging Face 是一家公司(可视为“厂家”),而 Transformer 是模型架构,`transformers` 是该公司维护的库。 2. **“Transformers 是框架吗?”** - 不是传统框架(如 PyTorch、TensorFlow),而是一个 **高层工具库**,依赖底层框架运行。 3. **变形金刚(玩具/电影)?** - 英文同名但无关!技术领域的 Transformer 与影视 IP《变形金刚》(Transformers)无任何关联。 --- ### **五、实际应用建议** - **如果你想训练模型**: 学习 Transformer 架构的原理(如注意力机制、位置编码)。 - **如果你想快速开发 NLP 应用**: 直接使用 Hugging Face 的 `transformers` 库,调用现成模型。 - **资源推荐**: - 库文档:[Hugging Face Transformers](https://huggingface.co/docs/transformers) - 实践教程:[Hugging Face 官方课程](https://huggingface.co/learn) 如果需要进一步解释某个方向(如 Transformer 的原理或库的使用技巧),可以随时告诉我!
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