Transformers姐扫

### 使用Transformers库进行自然语言处理

#### 安装依赖包
为了能够顺利使用`transformers`库，首先需要安装该库以及一些必要的依赖项。可以通过pip命令来完成这些操作。

pip install transformers datasets torch

#### 加载预训练模型与分词器
加载一个预训练好的Transformer模型及其对应的分词器是开始任何NLP任务的第一步。这里以BERT为例展示如何实现这一点[^1]。

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

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

#### 数据准备
对于不同的下游任务（比如文本分类、命名实体识别等），数据集的格式会有所不同。通常情况下，我们需要先下载并解析所需的数据文件，再利用分词器将其转换成适合输入给模型的形式[^3]。

import pandas as pd
from datasets import Dataset

data = {'text': ["I love programming.", "This is an example sentence."], 'label': [1, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

dataset = Dataset.from_pandas(df)
tokenized_datasets = dataset.map(lambda examples: tokenizer(examples['text'], truncation=True, padding='max_length'), batched=True)

#### 设置训练参数
定义训练过程中的超参数和其他配置选项非常重要。这包括但不限于学习率、批大小、优化算法的选择等等。下面的例子展示了怎样创建一个简单的训练设置对象[^2]。

from transformers import TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy="epoch",
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

#### 开始训练
一旦所有的准备工作都已完成，就可以调用Trainer类来进行实际的训练工作了。这个过程中不仅包含了前向传播计算损失函数值的过程，还包括反向传播更新权重的操作。

from transformers import Trainer

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets.shuffle().select(range(10)),  # 只取部分样本用于演示目的
    eval_dataset=tokenized_datasets.select(range(2)),
)

trainer.train()

通过上述步骤可以快速上手基于Transformers框架下的各种自然语言处理任务。无论是想要深入研究还是仅仅希望尝试最新的研究成果，在掌握了基本流程之后都可以更加得心应手地开展相应的工作。