Python Transformers 加载本地库格式

在Python中，Hugging Face的Transformers库主要用于处理Transformer模型，包括预训练的模型和自定义模型。如果你想在本地加载预训练模型或者自定义模型，Transformers库支持几种常见的文件格式：

1. **`.pt` 或 `.pth`** (PyTorch)：这是PyTorch的标准模型保存格式，你可以通过`from_pretrained('path/to/model')`函数加载模型权重。

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('./my_model.pth')

2. **`.bin` 和 `.json`** (TensorFlow saved_model)：对于TensorFlow版本的模型，通常会有一个`.json`配置文件和一个`.bin`数据文件。你可以使用`AutoModel.from_config(config)`和`tf.saved_model.load()`来加载。

config_dict = torch.load('./my_model.json')
config = AutoConfig.from_dict(config_dict)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_config(config)
model.load_state_dict(torch.load('./my_model.bin'))

3. **`.tar.gz` 文件夹**：这通常包含模型文件、配置文件以及潜在的词汇表文件。你需要先解压，然后按照上述步骤加载相应的文件。

4. **`.zip` 文件**：同理，也需要先解压再加载。

无论哪种情况，记得在加载之前确认你的环境已经安装了transformers库，并且路径设置正确。如果你打算使用本地的自定义模型，可能还需要提供相关的tokenizer文件。