帮我用TensorFlow2.0搭建一个transformers模型

好的，我可以为您提供基于TensorFlow 2.0的transformers模型的搭建方案。首先，您需要安装TensorFlow 2.0和transformers库，您可以通过以下命令使用pip安装：

pip install tensorflow==2.0.0
pip install transformers

接下来，您可以参考以下代码来搭建transformers模型：

import tensorflow as tf
from transformers import TFDistilBertModel, DistilBertConfig

# 配置模型参数
config = DistilBertConfig(output_hidden_states=True)

# 加载预训练模型
model = TFDistilBertModel.from_pretrained('distilbert-base-uncased', config=config)

# 输入数据
input_ids = tf.keras.Input(shape=(128,), dtype=tf.int32, name='input_ids')
attention_mask = tf.keras.Input(shape=(128,), dtype=tf.int32, name='attention_mask')

# 获取模型输出
outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)

# 添加一个全连接层
x = tf.keras.layers.Dense(768, activation='relu')(outputs[0][:, 0, :])
# 添加一个分类层
outputs = tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')(x)

# 构建模型
model = tf.keras.Model(inputs=[input_ids, attention_mask], outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

这个例子使用了DistilBert模型，您可以通过更改`TFDistilBertModel`和`DistilBertConfig`来使用其他transformers模型。同时，您也可以根据您的任务需求更改全连接层和分类层的结构。

希望这个例子对您有所帮助！