transformer多分类任务

Transformer模型可以用于解决多分类任务。在处理多分类任务时，我们可以使用AutoModelForSequenceClassification这个类来构建模型。该类可以从预训练的模型中加载相应的权重，并在顶部添加一个分类层，以适应具体的任务要求。具体来说，我们可以使用from_pretrained方法来下载并加载模型，并通过设置num_labels参数来指定分类的类别数。例如，如果是一个3分类任务，可以将num_labels设置为3；如果是一个二分类任务，可以将num_labels设置为2。这样，我们就可以使用Transformer模型进行多分类任务的训练和预测了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [深入浅出对话系统——使用Transformer进行文本分类](https://blog.csdn.net/yjw123456/article/details/125581352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [ai大模型学习和实践学习笔记：Transformer 模型和注意力机制的关系](https://download.csdn.net/download/yanglamei1962/88285235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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