pipeline pipeline简介 Pipeline是一个简捷的NLP任务接口,作用就是跨不同模式使用。使用预训练模型进行推断,它支持从这里下载所有模型 执行流程 执行Input -> Tokenization -> Model Inference -> Post-Processing (Task dependent) -> Output一系列操作 支持许多常见任务 Transform
fromtransformersimportpipeline# 创建一个用于情感分析的管道classifier=pipeline("sentiment-analysis")# 输入文本text="I love using the Transformers library for my projects."# 获取预测结果result=classifier(text)print(result) 原理解释 Pipeline:Transformers 提供了一系列高层次的管道接口,用于不同的任务,隐藏了复...
三、基础使用:Pipeline 快速推理 pipeline()是 Transformers 库的核心接口,支持一键调用预训练模型完成常见任务。 情感分析示例 from transformers import pipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis") result = classifier("I love using transformers library!") print(result) # 输出:[{'label': 'POSITIVE'...
首先,确保你安装了torch库,因为Transformers依赖于它。可以使用以下命令安装: pipinstalltorch 1. 然后,在你的Python代码中,可以如下使用Transformers库: fromtransformersimportpipeline# 创建一个文本分类管道classifier=pipeline("sentiment-analysis")# 输入一段文本进行分类result=classifier("I love using transformers for...
pip install transformers 1. 我们还假设PyTorch,这是当今领先的深度学习库之一,已经安装。回想一下上面介绍的ObjectDetectionPipeline将在调用pipeline("object-detection")时在底层加载,它没有TensorFlow的实例,因此PyTorch是必需的。这是我们将要运行创建的目标检测流程的图像,稍后在本文中将会用到。我们从导入开始: ...
steps为Pipeline类最关键的参数,sklearn规定它是一个[( ),( )]类型,列表里面是一个个元组,分别为名字和工序,从左到右是流水线上的先后顺序。Pipleline中最后一个之外的所有estimators都必须是变换器(transformers),最后一个estimator可以是任意类型(transformer,classifier,regresser),如果最后一个estimator是个分类器...
from transformers import AutoModelForSequenceClassification,AutoTokenizer,pipeline model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('uer/roberta-base-finetuned-chinanews-chinese') tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('uer/roberta-base-finetuned-chinanews-chinese') text_classification = pipeline(...
Pipelinecategorical_features = ['gender', 'education']categorical_transformer = Pipeline(steps=[('imputer', SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='missing')),('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))])# 组合不同类型的特征处理 Pipelinepreprocessor = ColumnTransformer(transformers=[(...
from transformers import pipeline from zhipuai import ZhipuAI client = ZhipuAI(api_key='智普清言的API_KEY') import json import requests def text2speech(message): headers = {"Authorization": "Bearer huggingface的token"} API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/espnet/kan-bayash...
示例:使用Transformers库进行情感分析。 from transformers import pipeline # 加载情感分析pipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis") # 执行情感分析 result = classifier("I love this new movie!") print(result) 3. Hugging Face Hub Hugging Face Hub是一个模型共享平台,用户可以在这里找到并共享预训...