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🤗 Transformers简介

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🤗 Transformers简介

PyTorchTensorFlowJAX 打造的先进的机器学习工具.

🤗 Transformers 提供了可以轻松地下载并且训练先进的预训练模型的 API 和工具。使用预训练模型可以减少计算消耗和碳排放,并且节省从头训练所需要的时间和资源。这些模型支持不同模态中的常见任务,比如:

📝 自然语言处理:文本分类、命名实体识别、问答、语言建模、摘要、翻译、多项选择和文本生成。
🖼️ 机器视觉:图像分类、目标检测和语义分割。
🗣️ 音频:自动语音识别和音频分类。
🐙 多模态:表格问答、光学字符识别、从扫描文档提取信息、视频分类和视觉问答。

🤗 Transformers 支持在 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 上的互操作性. 这给在模型的每个阶段使用不同的框架带来了灵活性;在一个框架中使用几行代码训练一个模型,然后在另一个框架中加载它并进行推理。模型也可以被导出为 ONNX 和 TorchScript 格式,用于在生产环境中部署。

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目录

这篇文档由以下 5 个章节组成:

  • 开始使用 包含了库的快速上手和安装说明,便于配置和运行。

  • 教程 是一个初学者开始的好地方。本章节将帮助你获得你会用到的使用这个库的基本技能。

  • 操作指南 向你展示如何实现一个特定目标,比如为语言建模微调一个预训练模型或者如何创造并分享个性化模型。

  • 概念指南 对 🤗 Transformers 的模型,任务和设计理念背后的基本概念和思想做了更多的讨论和解释。

  • API 介绍 描述了所有的类和函数:

    • 主要类别 详述了配置(configuration)、模型(model)、分词器(tokenizer)和流水线(pipeline)这几个最重要的类。
    • 模型 详述了在这个库中和每个模型实现有关的类和函数。
    • 内部帮助 详述了内部使用的工具类和函数。

支持的模型和框架

下表展示了库中对每个模型的支持情况,如是否具有 Python 分词器(表中的“Tokenizer slow”)、是否具有由 🤗 Tokenizers 库支持的快速分词器(表中的“Tokenizer fast”)、是否支持 Jax(通过 Flax)、PyTorch 与 TensorFlow。

模型 PyTorch 支持 TensorFlow 支持 Flax 支持
ALBERT
ALIGN
AltCLIP
Audio Spectrogram Transformer
Autoformer
Bark
BART
BARThez
BARTpho
BEiT
BERT
Bert Generation
BertJapanese
BERTweet
BigBird
BigBird-Pegasus
BioGpt
BiT
Blenderbot
BlenderbotSmall
BLIP
BLIP-2
BLOOM
BORT
BridgeTower
BROS
ByT5
CamemBERT
CANINE
Chinese-CLIP
CLAP
CLIP
CLIPSeg
CLVP
CodeGen
CodeLlama
Conditional DETR
ConvBERT
ConvNeXT
ConvNeXTV2
CPM
CPM-Ant
CTRL
CvT
Data2VecAudio
Data2VecText
Data2VecVision
DeBERTa
DeBERTa-v2
Decision Transformer
Deformable DETR
DeiT
DePlot
Depth Anything
DETA
DETR
DialoGPT
DiNAT
DINOv2
DistilBERT
DiT
DonutSwin
DPR
DPT
EfficientFormer
EfficientNet
ELECTRA
EnCodec
Encoder decoder
ERNIE
ErnieM
ESM
FairSeq Machine-Translation
Falcon
FastSpeech2Conformer
FLAN-T5
FLAN-UL2
FlauBERT
FLAVA
FNet
FocalNet
Funnel Transformer
Fuyu
Gemma
GIT
GLPN
GPT Neo
GPT NeoX
GPT NeoX Japanese
GPT-J
GPT-Sw3
GPTBigCode
GPTSAN-japanese
Graphormer
GroupViT
HerBERT
Hubert
I-BERT
IDEFICS
ImageGPT
Informer
InstructBLIP
Jukebox
KOSMOS-2
LayoutLM
LayoutLMv2
LayoutLMv3
LayoutXLM
LED
LeViT
LiLT
LLaMA
Llama2
LLaVa
Longformer
LongT5
LUKE
LXMERT
M-CTC-T
M2M100
MADLAD-400
Marian
MarkupLM
Mask2Former
MaskFormer
MatCha
mBART
mBART-50
MEGA
Megatron-BERT
Megatron-GPT2
MGP-STR
Mistral
Mixtral
mLUKE
MMS
MobileBERT
MobileNetV1
MobileNetV2
MobileViT
MobileViTV2
MPNet
MPT
MRA
MT5
MusicGen
MVP
NAT
Nezha
NLLB
NLLB-MOE
Nougat
Nyströmformer
OneFormer
OpenAI GPT
OpenAI GPT-2
OpenLlama
OPT
OWL-ViT
OWLv2
PatchTSMixer
PatchTST
Pegasus
PEGASUS-X
Perceiver
Persimmon
Phi
PhoBERT
Pix2Struct
PLBart
PoolFormer
Pop2Piano
ProphetNet
PVT
QDQBert
Qwen2
RAG
REALM
Reformer
RegNet
RemBERT
ResNet
RetriBERT
RoBERTa
RoBERTa-PreLayerNorm
RoCBert
RoFormer
RWKV
SAM
SeamlessM4T
SeamlessM4Tv2
SegFormer
SegGPT
SEW
SEW-D
SigLIP
Speech Encoder decoder
Speech2Text
SpeechT5
Splinter
SqueezeBERT
StableLm
Starcoder2
SwiftFormer
Swin Transformer
Swin Transformer V2
Swin2SR
SwitchTransformers
T5
T5v1.1
Table Transformer
TAPAS
TAPEX
Time Series Transformer
TimeSformer
Trajectory Transformer
Transformer-XL
TrOCR
TVLT
TVP
UL2
UMT5
UniSpeech
UniSpeechSat
UnivNet
UPerNet
VAN
VideoMAE
ViLT
VipLlava
Vision Encoder decoder
VisionTextDualEncoder
VisualBERT
ViT
ViT Hybrid
VitDet
ViTMAE
ViTMatte
ViTMSN
VITS
ViViT
Wav2Vec2
Wav2Vec2-BERT
Wav2Vec2-Conformer
Wav2Vec2Phoneme
WavLM
Whisper
X-CLIP
X-MOD
XGLM
XLM
XLM-ProphetNet
XLM-RoBERTa
XLM-RoBERTa-XL
XLM-V
XLNet
XLS-R
XLSR-Wav2Vec2
YOLOS
YOSO
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