调用transformers库

Transformers是一个由Hugging Face开发的流行库，它基于PyTorch和TensorFlow等深度学习框架，主要用于自然语言处理任务，如文本分类、序列标注、机器翻译、聊天机器人等。通过这个库，你可以轻松地加载预训练的语言模型，如BERT、GPT系列，对文本进行编码、解码、生成文本等操作。

在Python中，如果你使用的是PyTorch版本的Transformers，首先需要安装`torch`和`transformers`库：

pip install torch transformers

然后，你可以这样导入并使用预训练模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# 加载预训练的tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 加载预训练的model
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 对输入文本进行编码
inputs = tokenizer("这是一个例子", return_tensors="pt")

# 进行前向传播
outputs = model(**inputs)

# 获取预测结果
logits = outputs.logits

如果你想进行更复杂的交互，例如微调模型，可以查看官方文档中的示例。