我想要一个基于transform2.0的花卉识别的python程序

好的，以下是一个基于transformers 2.0的花卉识别Python程序的示例代码。这个程序使用了预训练的BERT模型和一个分类器来进行花卉识别。

首先，你需要安装transformers库，你可以使用以下命令来安装它：

!pip install transformers==2.0.0

然后，你可以使用以下代码来加载预训练的BERT模型和分类器，以及进行花卉识别：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

# 加载预训练的BERT模型和分类器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=5)

# 将花卉名称转换成BERT模型需要的输入格式
def convert_input(text):
    return tokenizer.encode_plus(text, max_length=64, add_special_tokens=True, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, return_tensors='pt')

# 进行花卉识别
def predict_flower(text):
    inputs = convert_input(text)
    outputs = model(**inputs)
    _, predicted = torch.max(outputs[0], 1)
    return predicted.item()

在这个示例代码中，`BertTokenizer`和`BertForSequenceClassification`分别用于加载预训练的BERT模型和分类器。`convert_input`函数用于将花卉名称转换成BERT模型需要的输入格式。`predict_flower`函数接受一个字符串作为输入，将其转换成BERT模型需要的格式，然后使用`model`对其进行分类，返回一个表示花卉类别的数字。在这个示例代码中，我们假设花卉分为5个类别。

你可以使用以下代码来测试这个程序：

# 进行花卉识别
text = "Iris versicolor"
predicted = predict_flower(text)

# 输出结果
if predicted == 0:
    print("Iris setosa")
elif predicted == 1:
    print("Iris versicolor")
elif predicted == 2:
    print("Iris virginica")
else:
    print("Unknown flower")

这个示例代码中，我们输入了一个字符串"Iris versicolor"，代表一种花卉。程序将其识别为"Iris versicolor"，并输出结果。