transformer调用

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由Google团队在2017年提出的，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成。在调用Transformer模型时，通常会经过以下几个步骤：

1. **加载预训练模型**：如果你使用的是已经预训练好的模型，例如Hugging Face的Transformers库，你可以通过`from_pretrained()`函数加载模型。

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

2. **输入处理**：你需要将文本转换成模型可以理解的格式，这包括分词、添加特殊标记（如 `[CLS]` 和 `[SEP]`），以及将其编码为张量。

import torch
inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

3. **前向传播**：将处理后的输入传递给模型，模型会返回一个表示序列级别的特征向量，接着可以获取特定位置的输出或者做全局池化得到整体表示。

outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits

4. **结果解读**：对于分类任务，最后可能会经过softmax等层得到预测概率；对于序列到序列的任务，则需要进一步解码生成目标序列。