pytorch_transformer和transformer包的区别

PyTorch-Transformers 和 Transformers 是两个不同的库，用于处理 Transformer 模型。下面是它们之间的区别：

1. PyTorch-Transformers：PyTorch-Transformers 是由 Hugging Face 开发的库，旨在提供一种简单易用的方式来使用预训练的 Transformer 模型。它支持多个预训练的 Transformer 模型，如 BERT、GPT、GPT-2 等，并为用户提供了方便的接口来加载和使用这些模型。PyTorch-Transformers 提供了对自然语言处理任务（如文本分类、命名实体识别等）的高级封装，可以方便地进行模型微调。

2. Transformers：Transformers 是由 Hugging Face 推出的一个更广泛的库，旨在为自然语言处理提供全面的 Transformer 支持。它支持多种 Transformer 模型架构，如 GPT、BERT、RoBERTa 等，以及其他任务，如文本生成、语言翻译等。Transformers 还提供了对低级别模型训练和推理的支持，并提供了更灵活的 API，以便用户根据自己的需求进行自定义。

总结来说，PyTorch-Transformers 更专注于提供预训练 Transformer 模型的简单使用接口和高级封装，而 Transformers 则提供更全面的 Transformer 支持，并允许更灵活地进行模型训练和推理。