Transformers（以往称为 pytorch-transformers 和 pytorch-pretrained-bert）是用于 TensorFlow 2.0 和 PyTorch 的自然语言处理框架。它提供了用于自然语言理解（NLU，Natural Language Understanding）和自然语言生成（NLG，Natural Language Generation）的最先进的通用架构，包括 BERT、GPT-2、RoBERTa、XLM、DistilBert 与 XLNet 等，具有超过 100 种语言的 32 种以上经过预训练的模型，以及 TensorFlow 2.0 和 PyTorch 之间的深度互操作性。
特性：
- 与 pytorch-transformers 一样易用
- 像 Keras 一样强大与简洁
- 处理 NLU 和 NLG 任务时性能高
- 教育者和从业者的进入门槛低
- 低计算成本，研究人员可以共享训练模型，不必再训练，内置 8 种架构，包含 30 多种预训练的模型，其中一些采用 100 多种语言
- 3 行代码即可训练最先进的模型
- TensorFlow 2.0 和 PyTorch 模型之间的深层互操作性，可以随意在两个框架之间移动单个模型
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