Trapper是一个方便使用的NLP库，专注于简化基于Transformer模型的下游任务训练。它提供抽象基类和依赖注入机制，通过配置文件灵活定义训练和评估实验，支持PyTorch和Keras。用户可以轻松进行模型微调、预测，促进代码重用，减少代码修改。
Trapper（Transformers wrapper）是一个NLP库，旨在使基于下游任务的transformer模型的训练更加容易。该库提供transformer模型实现和训练机制,它为使用transformer模型时遇到的常见任务定义了带有基类的抽象。此外，它还提供了依赖注入机制，并允许通过配置文件定义训练和评估实验。通过这种方式，可以使用不同的模型、优化器等进行实验，只需在配置文件中更改它们的值，而无需编写任何新代码或更改现有代码。这些特性促进了代码重用，减少了代码.
github链接:
https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/README_zh-hans.md
安装的方式非常简单,直接pip install trapper即可.
可以直接用训练好的模型做情感分析,填词等任务:
也可以轻松的进行finetune和预估,以下是pytorch方法,此外还支持keras:
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