transformer处理excel数据

可以使用Python的pandas库将Excel数据读入DataFrame对象中，然后使用transformer模型进行处理。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# 读入Excel数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 初始化tokenizer和model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 对每行数据进行处理
for index, row in data.iterrows():
    # 将文本转换为token，并加上特殊token
    text = row['text']
    tokenized_text = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, max_length=512, truncation=True, padding='max_length', return_tensors='pt')
    
    # 输入模型进行处理
    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids=tokenized_text['input_ids'], attention_mask=tokenized_text['attention_mask'])
        features = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
        
    # 将处理结果保存到DataFrame中
    for i in range(features.shape[1]):
        data.at[index, 'feature_'+str(i)] = features[0, i].item()
        
# 将处理后的数据保存到Excel文件中
data.to_excel('processed_data.xlsx', index=False)

在这个例子中，我们使用了BERT模型对Excel中的文本数据进行处理，并将处理结果保存到新的Excel文件中。这个例子仅作为参考，实际应用中需要根据具体情况进行调整。