Transformer教程

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。

内容

• 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

Requirement

• Python 3.6+
• Jupyter Notebook
• Hugging Face Transformers 库

示例

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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