Transformers包是一个用于自然语言处理的Python库，它提供了各种预训练的模型，如BERT、GPT、T5等，以及用于文本分类、命名实体识别、问答等任务的工具，Transformers包基于PyTorch框架，并提供了简单易用的API来方便用户进行模型训练和推断。
要使用Transformers包，首先需要安装它，可以使用pip命令进行安装：
pip install transformers
安装完成后，可以使用Transformers包提供的API进行模型训练和推断，以下是一个简单的示例，演示如何使用Transformers包进行文本分类：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# 加载预训练的模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
# 输入文本
text = "This is a positive review."
# 对文本进行分词和编码
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
# 传递输入到模型进行分类
outputs = model(**inputs)
# 获取分类结果
logits = outputs.logits
predictions = torch.softmax(logits, dim=-1)
# 输出分类结果
print(predictions)
Transformers包还提供了许多其他功能，如文本生成、命名实体识别、问答等，具体使用方法可以参考官方文档。
