导入transformer

您可以使用以下代码导入transformer库：

from transformers import *

这将导入transformers库中的所有模块和类。如果您只想导入特定的模块或类，可以使用以下代码导入：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer, pipeline

这将导入AutoModel类、AutoTokenizer类和pipeline函数。您可以根据需要选择要导入的内容。

相关问题

MATLAB导入transformer

如果你想在MATLAB中使用transformer模型，你可以使用MATLAB内置的深度学习工具箱来导入和使用transformer模型。以下是一些示例代码：

1. 导入transformer模型

% 导入预训练的transformer模型
net = importONNXNetwork('transformer.onnx');

2. 对输入进行编码

% 对输入进行编码
input = ["hello world"];
encoded = encode(net, input);

3. 对编码后的输入进行解码

% 对编码后的输入进行解码
decoded = decode(net, encoded);

注意：你需要使用与transformer模型训练时相同的数据预处理和后处理代码来正确使用模型。

导入transformer模型

要导入transformer模型，需要使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。以下是使用PyTorch导入transformer模型的示例代码：

import torch
from transformers import TransformerModel, BertTokenizer

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

input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode("Hello, my name is John.")).unsqueeze(0)
outputs = model(input_ids)

在这个示例中，我们首先从预训练的Bert模型中加载tokenizer和模型，并使用tokenizer将输入文本转换为模型输入所需的输入ID。然后，我们将输入ID传递给模型，并获得输出。