Hi!这是一个transformer模型的简单的中文教程,仓库中包含一个Jupyter Notebook: Transformer教程.ipynb,演示了如何使用Transformer模型,例如GPT-2,进行文本分类任务,使用了Hugging Face的Transformers库。
- Transformer模型的介绍和背景
- 模型加载和初始设置
- 使用GPT-2进行文本分类的示例
- 输出结果的解释
- 可视化展示模型结构和训练过程
- Python 3.6+
- Jupyter Notebook
- Hugging Face Transformers 库
以下是教程中一个使用GPT-2分类单个句子的示例:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, TextClassificationPipeline
# 指定模型和分词器
model_name = "gpt2"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 创建文本分类管道
text_classifier = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, return_all_scores=True)
# 对单个句子进行分类
result = text_classifier("I love machine learning!")
# 输出结果
print(result)
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