transformers Jupyter Notebooks
Jupyter Notebooks 我们包括三个Jupyter Notebooks，可以用来检查Pythorch模型的预测是否与原始TensorFlow模型的预测相同。 第一个Notebooks(Comparing-TF-and-PT-models.ipynb:https://github.com/huggingface/tra…
transformers 预训练模型
这里的预训练模型是当前提供的预训练模型的完整列表，以及每个模型的简短介绍。 有关包含社区上传模型的列表，请参阅https://huggingface.co/models 体系架构 名称 模型的细节 BERT bert-base-uncased 12个层…
transformers 使用教程
此页显示使用库时最常见的用例。可用的模型允许许多不同的配置，并且在用例中具有很强的通用性。这里介绍了最简单的方法，展示了诸如问答、序列分类、命名实体识别等任务的用法。 这些示例利用Auto Model，这些类将…
transformers 安装
安装 此仓库已在Python 3.5 +，PyTorch 1.0.0+和TensorFlow 2.0.0-rc1上进行了测试 你应该安装虚拟环境中的transformers。如果你不熟悉Python虚拟环境，请查看用户指南。 使用你要使用的Python版本创建一个虚拟环境…
Transformers 简介：Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库 Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT，GPT-2，Ro…
Transformers 快速入门
Transformers是一个为NLP的研究人员寻求使用/研究/扩展大型Transformers模型的库。 该库的设计有两个强烈的目标: 尽可能简单和快速使用: 我们尽可能限制了要学习的面向对象抽象的类的数量，实际上几乎没有抽象，…
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