安装transformers,举个应用例子
时间: 2023-02-08 12:16:59 浏览: 76
安装 transformers 库的命令是:`pip install transformers`
应用例子:使用 transformers 库中的 BERT 模型进行文本分类任务
``` python
from transformers import BertForSequenceClassification, AdamW, BertTokenizer
import torch
# 加载模型和 tokenizer
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
# 预处理输入
text = "这是一段文本"
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(text)).unsqueeze(0) # 添加 batch 维度
# 运行模型
output = model(input_ids)
# 输出结果
print(output[0])
```
相关问题
举个简单的transformers的python例子
下面是一个使用 `Transformers` 库预训练模型进行文本分类的简单示例:
```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
# 使用 BERT 模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
# 准备输入文本
text = "这是一个示例文本"
encoded_text = tokenizer.encode(text)
# 进行文本分类
output = model(torch.tensor(encoded_text).unsqueeze(0))
predictions = output[0].argmax(dim=1).item()
print(predictions)
```
这个例子中,我们使用了预训练的 BERT 模型,并对一个给定的文本进行了文本分类。输出结果是文本的类别标签。
请举个具体例子
好的,下面以ChitGPT为例,给出一个生成文本的具体例子:
```python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("ChitGPT")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("ChitGPT")
# 输入文本
input_text = "今天天气不错,"
# 对输入文本进行分词和编码
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
# 生成文本的长度
output_length = 50
# 使用模型生成文本
generated_text_ids = model.generate(input_ids, max_length=output_length, do_sample=True)
# 对生成的文本进行解码和输出
generated_text = tokenizer.decode(generated_text_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
```
在这个例子中,我们使用ChitGPT模型生成一段文本,输入的文本是"今天天气不错,",输出的文本长度为50。在使用模型生成文本时,我们使用了`generate`方法,该方法接收输入的编码序列和生成文本的长度等参数,返回生成的文本编码序列。最后,我们使用分词器的`decode`方法将生成的文本编码序列解码成文本,并输出到屏幕上。