代码仓库或官方网站下载Transformer的代码和预训练模型
时间: 2024-04-29 19:18:00 浏览: 8
Transformer是一种非常流行的深度学习模型,用于自然语言处理任务。你可以在以下代码仓库或官方网站下载Transformer的代码和预训练模型:
1. TensorFlow官方代码仓库:你可以在TensorFlow的GitHub仓库中找到Transformer的官方实现代码。链接:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/nlp/transformer
2. PyTorch官方代码仓库:你可以在PyTorch的GitHub仓库中找到Transformer的官方实现代码。链接:https://github.com/pytorch/examples/tree/master/word_language_model
3. Hugging Face Transformers库:Hugging Face提供了一个名为Transformers的开源库,其中包含了多种Transformer模型的实现和预训练模型。你可以在其GitHub仓库中找到相关代码和模型。链接:https://github.com/huggingface/transformers
请注意,以上提供的链接是常用的资源,你可以根据自己的需求选择合适的代码仓库或官方网站进行下载。
相关问题
bart模型的基础代码
BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformer)是一种用于生成式自然语言处理任务的预训练模型,其基础代码的实现可以在Hugging Face官方GitHub仓库中找到。具体来说,可以在以下链接中找到BART的PyTorch实现代码: https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/src/transformers/models/bart
这个仓库中包含了BART的训练和测试代码,用户可以通过这些代码来构建、训练和评估自己的BART模型。同时,该仓库也提供了BART预训练模型的下载链接,用户可以基于这些预训练模型来对自己的文本数据进行fine-tuning。
swin transformer 官方github
Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型,它在2021年由微软亚洲研究院提出。Swin Transformer通过引入局部窗口机制和跨窗口注意力机制,有效地解决了传统Transformer在处理大尺寸图像时的计算和内存开销问题。
Swin Transformer的官方GitHub地址是:https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
在该GitHub仓库中,你可以找到Swin Transformer的源代码、预训练模型以及相关的文档和示例代码。你可以通过阅读源代码和文档来深入了解Swin Transformer的实现细节,并使用预训练模型进行图像分类任务。