transformer库文件
时间: 2023-09-27 22:05:28 浏览: 56
根据提供的引用内容,关于"transformer"库文件的信息如下:
该库文件的全名是"transformer_embedder-1.6.6-py3-none-any.whl",是一个Python库。该库源自官方渠道,需要事先解压才能使用。您可以通过访问以下链接了解该库的安装方法:
需要注意的是,这里讨论的是一个Python库,而非引用中提到的用于3D转换的JavaScript库。
请注意,我在这个回答中引用了作为相关信息来源。
相关问题
pytorch transformer库
pytorch transformers库是一个用于自然语言处理的Python库,它提供了许多预训练的语言模型,如BERT、GPT和RoBERTa等。使用该库可以方便地加载和使用这些预训练模型。
你可以使用pip命令安装最新版本的transformers库,命令如下:
pip install transformers
如果你使用Anaconda软件包,也可以使用conda命令进行安装,命令如下:
conda install transformers
在使用transformers库时,你可以使用transformers.AutoTokenizer工具类来加载和实例化不同类型的Tokenizer。它可以根据输入的模型名称或文件路径自动识别对应的预训练模型,并返回相应的Tokenizer对象。
transformer源码
Transformer 模型的源代码可以在 GitHub 上的 `huggingface/transformers` 仓库找到。该仓库包含了多种 Transformer 模型的实现,包括 BERT、GPT、XLNet、RoBERTa 等,同时也提供了多种预训练模型的预训练权重可供使用。
该仓库的代码结构如下:
```
.
├── examples # 示例代码
│ ├── translation # 机器翻译示例
│ ├── run_generation.py # 生成文本的示例
│ ├── run_glue.py # GLUE 任务的示例
│ └── ... # 其他示例
├── src # Transformer 模型的实现
│ ├── transformers # 模型代码
│ │ ├── modeling_bert.py # BERT 模型
│ │ ├── modeling_gpt.py # GPT 模型
│ │ ├── modeling_roberta.py # RoBERTa 模型
│ │ ├── modeling_xlnet.py # XLNet 模型
│ │ └── ... # 其他模型
│ ├── tokenization_bert.py # BERT 分词器
│ ├── tokenization_gpt2.py # GPT-2 分词器
│ ├── tokenization_roberta.py # RoBERTa 分词器
│ ├── tokenization_utils.py # 公共分词器代码
│ └── ... # 其他代码
└── ... # 其他文件
```
在 `src/transformers` 目录下,每个模型都有一个单独的 Python 文件,其中包含了该模型的定义。在该文件中,定义了模型的各个组件,如 Transformer 层、注意力机制等。同时,该文件中也定义了模型的前向传播函数,即 `forward` 函数。
除了模型代码之外,该仓库还提供了各种分词器、优化器、调度器等工具类,以及一些示例代码,方便用户进行快速入门。
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