transformer预测 python

### 使用Python实现Transformer模型预测

为了使用Python进行Transformer模型的预测，通常会选择PyTorch作为主要框架之一。以下是构建并应用一个简单的基于Transformer架构的预测模型的过程。

#### 导入必要的库
首先，导入所需的库来支持后续的操作：

import torch
from torch import nn
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

#### 加载预训练模型与分词器
利用Hugging Face提供的`transformers`库加载预训练好的BERT模型及其对应的分词器，这一步骤简化了许多数据处理的工作量[^1]。

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

#### 数据准备
对于输入的数据，需要通过上述定义的分词器将其转换成适合喂给模型的形式。这里假设有一个字符串列表`texts`代表待分类文本集合。

inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

#### 进行推理
一旦完成了数据准备工作，就可以调用模型来进行前向传播计算得到最终的结果。注意，在实际部署环境中应当关闭梯度跟踪以节省内存资源。

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predictions = torch.argmax(logits, dim=-1)

以上代码片段展示了如何快速搭建起一套能够执行特定任务（比如二元情感分析）的基础版Transformer预测流水线。当然，具体应用场景下可能还需要针对业务需求做更多定制化调整。