HuggingFace(一) | 一起玩预训练语言模型吧_automodelforsequenceclassification.from_pretrained

Hugging Face的目标

1. 尽可能的让每个人简单，快速地使用最好的预训练语言模型；
2. 希望每个人都能来对预训练语言模型进行研究。

不管你使用Pytorch还是TensorFlow，都能在Hugging Face提供的资源中自如切换。

Hugging Face的主页

Hugging Face – On a mission to solve NLP, one commit at a time.

Hugging Face所有模型的地址

https://huggingface.co/models

你可以在这里下载所需要的模型，也可以上传你微调之后用于特定task的模型。

Hugging Face使用文档的地址

https://huggingface.co/transformers/master/index.html

 

一个快速使用的例子

如果你想快速的判断一下输入序列的情感极性，那么就：

from transformers import pipeline
classifier = pipeline('sentiment-analysis')   # 在pipline()中可以指定很多task
print(classifier('what are you doing?'))

如果没有指定使用的模型，那么会默认下载模型：“distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english”，下载的位置在系统用户文件夹的“.cache\torch\transformers”目录。

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如果想选择自己想要的模型，那么就：

from transformers import pipeline
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# AutoTokenizer用于tokenize，可以通俗理解为分词
# AutoModelForSequenceClassification将用于下载模型
 
model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"     # 选择想要的模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
classifier = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)
print(classifier('what are you doing?'))

请确保这个模型存在于：https://huggingface.co/models

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如果你想指定模型的下载位置，那么就在代码最前面输入：

import os
os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = ‘地址’

即：

import os
os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = ‘地址’
 
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# AutoTokenizer用于tokenize，可以通俗理解为分词
# AutoModelForSequenceClassification将用于下载模型
 
model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"   # 选择想要的模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
classifier = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)
print(classifier('what are you doing?'))

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当然，也可以先把模型下载下来，再从本地读取

from transformers import pipeline
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
 
model_name = "./nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"  # 这里是文件路径(文件夹)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
classifier = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)
print(classifier('what are you doing?'))