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Transformer可以和python互用吗

时间: 2023-12-13 14:31:32 浏览: 107

Transformers：支持TensorFlow 2.0 和 PyTorch 的自然语言处理预训练语言模型-python

Transformers：支持TensorFlow 2.0 和 PyTorch 的自然语言处理预训练语言模型(BERT, GPT-2, RoBERTa, XLM, DistilBert, XLNet…) 8种架构/33种预训练模型/102种语言用于 PyTorch 和 TensorFlow 2.0 的最先进的自然语言处理:hugging_face: Transformers（以前称为 pytorch-transformers 和 pytorch-pretrained-bert）提供最先进的通用架构（BERT、GPT-2、 RoBERTa、XLM、DistilBert、XLNet、T5、CTRL...) 用于自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG)，具有 100 多种语言的数千个预训练模型以及 PyTorch 和 TensorFlow 2.0 之间的深度互操作性。特点 NLU 和 NLG 任务的高性能教育工作者和从业者的入门门槛低适合所有人的最先进的 NLP 深度学习研究人员实践从业者 AI/ML/NLP 教师和教育工作者降低计算成本，减少碳足迹研究人员可以共

是的，Transformer可以和Python互用。Transformer是pyproj库中的一个类，用于进行不同坐标系之间的转换。在Python中，我们可以使用pyproj库来进行WGS和UTM的转换，其中就包括了Transformer类。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Transformer进行UTM坐标系和WGS84坐标系之间的转换： ```python from pyproj import Transformer # 定义转换器，从UTM Zone 49N转换到WGS84 transformer = Transformer.from_crs("epsg:32649", "epsg:4326") # 定义UTM坐标 x = 766544.7801555358 y = 2517564.4969607797 # 进行转换 lat, lon = transformer.transform(x, y) # 输出结果 print("UTM坐标：x={}, y={}".format(x, y)) print("WGS84坐标：lat={}, lon={}".format(lat, lon)) ```

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