python调用Transformer架构

使用Python调用Transformer架构可以使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。以下是一个使用PyTorch的例子：

首先需要安装PyTorch和transformers库：

!pip install torch transformers

然后导入所需的库：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

加载预训练模型和分词器：

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

对文本进行分词：

text = "Hello, my name is John."
tokens = tokenizer.tokenize(text)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

将分词后的文本转换为PyTorch张量：

input_tensor = torch.tensor([input_ids])

使用模型进行推理：

with torch.no_grad():
    outputs = model(input_tensor)
    encoded_layers = outputs[0]

输出结果为编码后的层。可以根据需要使用不同的层。