自然语言处理Transformer模型在Go语言中的实现

自然语言处理Transformer模型在Go语言中的实现

transformer NLP transformers written in Go 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/transformer3/transformer

1. 项目介绍

本项目是一个纯Go语言编写的自然语言处理（NLP）Transformer模型库，旨在为Go开发者提供一个方便的工具，以训练和测试NLP模型，并进行推理。这个包目前处于积极开发阶段，可能会有很多变化。请在自行承担风险的情况下使用它。当版本达到1.0时，将被视为稳定版。

本项目受到了Python中流行的HuggingFace Transformers库的启发，并且也受到了Rust版本——rust-bert的影响。实际上，所有为Rust预训练的模型都可以无缝导入到这个Go的Transformer包中，因为rust-bert的依赖Pytorch Rust绑定——tch-rs和Go绑定gotch都是基于相似的原则构建的。

2. 项目快速启动

首先，确保你的系统中已经安装了预编译的Libtorch（CPU或GPU版本）。具体安装指导可以参考gotch库的安装说明。

安装本包：

go get -u github.com/sugarme/transformer

以下是一个基本的示例代码，展示如何加载BERT模型，进行编码，并预测两个句子中缺失的单词：

package main

import (
	"fmt"
	"log"

	"github.com/sugarme/gotch"
	ts "github.com/sugarme/gotch/tensor"
	"github.com/sugarme/tokenizer"
	"github.com/sugarme/transformer/bert"
)

func main() {
	var config *bert.BertConfig = new(bert.BertConfig)
	if err := transformer.LoadConfig(config, "bert-base-uncased", nil); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	var model *bert.BertForMaskedLM = new(bert.BertForMaskedLM)
	if err := transformer.LoadModel(model, "bert-base-uncased", config, nil, gotch.CPU); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	var tk *bert.Tokenizer = bert.NewTokenizer()
	if err := tk.Load("bert-base-uncased", nil); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	sentence1 := "Looks like one 

transformer NLP transformers written in Go 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/transformer3/transformer