transformers库学习笔记（一）：安装与测试

印象中觉得transformers是一个庞然大物，但实际接触后，却是极其友好，感谢huggingface大神。原文见tmylla.github.io。

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安装

我的版本号：python 3.6.9；pytorch 1.2.0；CUDA 10.0。

pip install transformers

pip之前确保安装pytorch1.1.0+。

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测试

验证代码与结果

python -c "from transformers import pipeline; print(pipeline('sentiment-analysis')('I hate you'))"

在命令行输入如上命令后，transformers会自动下载依赖模型。输出以下结果，安装成果。

[{'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9991129040718079}]

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transformer pipeline下载模型文件说明

transformers自动下载模型的保存位置：C:\Users\username\.cache\torch\，在模型下载以后，可以保存到其他位置。各文件的说明如下：

1. json文件包含对应文件的‘url’和‘etag’标签。

   

2. ‘a41…’为配置文件：distilbert-base-uncased-config。

   

3. ‘26b…’为词典文件：bert-base-uncased-vocab。

   

4. ‘437…’为finetuned-sst-2的配置文件：distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english-config，注意其与‘a41…’文件的不同。

   

5. ‘57d…’为Modelcard文件：distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english-modelcard。

   

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