贡献者： int256
transformers 库是要使用 HuggingFace 网站的已经训练好的 torch 网络参数或 tensorflow 网络参数必备的一个包（现在访问 huggingface 网站需要科学上网）。
安装可以使用 pip 命令直接安装：pip install transformers，使用 huggingface 网站提供的数据集或神经网络参数需要保证电脑里已经装有 PyTorch。（CPU 版的 torch 可以使用命令 pip install torch 安装。安装包较大，建议使用国内 pypi 的镜像站。）
特别的，有的网络参数（.h5 文件）则是 tensorflow 的，那么需要保证电脑已经装有 tensorflow 包。
对于网站上的每个网络参数，介绍一些常见的文件：
readme.md 一类文件：介绍文档。
license：这文件存储开源协议。
config.json：这个文件存储了网络的一些配置。
tokenizer.json、tokenizer_config.json、vocab，其中 vocab 文件可能是 txt 或 json 格式。这些文件给分词器使用。
pytorch_model.bin：存储了 PyTorch 网络的训练好的参数。
tf_model.h5：存储了 tensorflow 网络的训练好的参数。
special_tokens_map.json：特殊的 token 的一些配置。
如果要下载一个网络参数，下载上述文件中存在的文件即可。
例如对于一个 PyTorch 的一个网络，下载以下几个文件：
config.json；
pytorch_model.bin；
tokenizer_config.json（有一些模型没有这个文件，是 tokenizer.json）；
vocab.txt。
假若我们现在已经下载好了，将上述文件放在了 ./package-name 目录下。
观察 config.json，若发现网络模型是 "BertForSequenceClassification"，或我们已经知道这个网络是一个 Bert 的句子分类网络了。那么就可以按如下例程的方式使用这个网络参数：
import torch
from transformers import AutoTokenizer, BertForSequenceClassification
# 后面的 BertForSequenceClassification 是根据网络类型得到的
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./package-name")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("./package-name")
model.eval()
def get_output(text):
output=[]
model_input = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True)
model_output = model(**model_input, return_dict=False)
prediction = torch.argmax(model_output[0].cpu(), dim=-1)
prediction = [p.item() for p in prediction]
for i in range(len(prediction)):
if prediction[i]==1:
output.append("Class A")
else:
output.append('Class B')
return output
print(get_output(input()))
类似的，对于一个 GPT2LMHead 模型的网络，例程如下：
import torch
from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel
model_name = "./package-name"
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = input() # 输入提示，可以替换为自己需要的内容
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
# 生成文本，max_length 指定生成文本的最大长度
# num_return_sequences 指定生成的文本序列数量，一般设置为 1
configs = {
"max_length": 100,
"num_return_sequences": 1,
"pad_token_id": tokenizer.eos_token_id
}
output = model.generate(input_ids, **configs)
# skip_special_tokens=True 会忽略特殊的控制标记，只返回可读文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print("Generated Text:", generated_text)
对于其中的 config.json，我们可以通过其看出这个网络的一些配置，一个典型的配置文件以及各配置意义如下：
{
"architectures": [
"BertForSequenceClassification"
],
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
"directionality": "bidi",
"hidden_act": "gelu",
"hidden_dropout_prob": 0.1,
"hidden_size": 768,
"initializer_range": 0.02,
"intermediate_size": 3072,
"layer_norm_eps": 1e-12,
"max_position_embeddings": 512,
"model_type": "bert",
"num_attention_heads": 12,
"num_hidden_layers": 12,
"pad_token_id": 0,
"pooler_fc_size": 768,
"pooler_num_attention_heads": 12,
"pooler_num_fc_layers": 3,
"pooler_size_per_head": 128,
"pooler_type": "first_token_transform",
"type_vocab_size": 2,
"vocab_size": 30522
}
各个配置意义如下：
architectures：模型的名称；
attention_probs_dropout_prob：注意力的 dropout，默认为 0.1；
directionality：文字编码方向采用的算法，一般为 bidi；
hidden_act：编码器内激活函数，默认"gelu"，还可为"relu"、"swish"或 "gelu_new"；
hidden_dropout_prob：词嵌入层或编码器的 dropout 配置，默认为 0.1；
hidden_size：编码器内隐藏层神经元数量，默认 768；
initializer_range：神经元权重的标准差，默认为 0.02；
intermediate_size：编码器内全连接层的输入维度，默认 3072；
layer_norm_eps：layer normalization 的 epsilon 值，默认为 1e-12；
max_position_embeddings：模型使用的最大序列长度，默认为 512；
model_type：模型的类型，一般是 bert；
num_attention_heads：编码器内注意力头数，默认 12；
num_hidden_layers：编码器内隐藏层层数，默认 12；
pooler_fc_size：Pooler 层（相当于一个全连接层，作为分类器解决序列级 NLP 任务）的大小，默认也为 768；
pooler_num_attention_heads：Pooler 层注意力头，默认 12；
pooler_num_fc_layers：Pooler 连接层数，默认 3；
pooler_size_per_head：每个注意力头的大小；
pooler_type：Pooler 层类型；
type_vocab_size：词汇表的类型，默认是 2；
vocab_size：词汇数，bert 默认 30522，这是因为 bert 以中文字为单位进入输入。