Transformers简介及目录

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作者 | huggingface  编译 | VK  来源 | Github Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库 Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT，GPT-2，RoBERTa，XLM，DistilBert，XLNet，CTRL ...) ，拥有超过32种预训练模型，支持100多种语言，并且在TensorFlow 2.0和PyTorch之间具有深厚的互操作性。 特性 与pytorch-transformers一样易于使用 像Keras一样强大而简洁 在NLU和NLG任务上具有高性能 教育者和从业者进入的门槛低 面向所有人的最新NLP架构 深度学习研究人员 练习实践学习人员 AI/ML/NLP教师和教育者 降低计算成本 研究人员可以共享训练好的模型，而不必总是再训练 从业人员可以减少计算时间和生产 ………………………………