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使用AutoClass加载预训练实例

由于存在许多不同的Transformer架构，因此为您的checkpoint创建一个可用架构可能会具有挑战性。通过`AutoClass`可以自动推断并从给定的checkpoint加载正确的架构, 这也是🤗 Transformers易于使用、简单且灵活核心规则的重要一部分。`from_pretrained()`方法允许您快速加载任何架构的预训练模型，因此您不必花费时间和精力从头开始训练模型。生成这种与checkpoint无关的代码意味着，如果您的代码适用于一个checkpoint，它将适用于另一个checkpoint - 只要它们是为了类似的任务进行训练的 - 即使架构不同。

请记住，架构指的是模型的结构，而checkpoints是给定架构的权重。例如，BERT是一种架构，而`google-bert/bert-base-uncased`是一个checkpoint。模型是一个通用术语，可以指代架构或checkpoint。

在这个教程中，学习如何：

- 加载预训练的分词器（`tokenizer`）
- 加载预训练的图像处理器(`image processor`)
- 加载预训练的特征提取器(`feature extractor`)
- 加载预训练的处理器(`processor`)
- 加载预训练的模型。

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AutoTokenizer

几乎所有的NLP任务都以`tokenizer`开始。`tokenizer`将您的输入转换为模型可以处理的格式。

使用`AutoTokenizer.from_pretrained()`加载`tokenizer`：

    >>> from transformers import AutoTokenizer

    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")

然后按照如下方式对输入进行分词：

    >>> sequence = "In a hole in the ground there lived a hobbit."
    >>> print(tokenizer(sequence))
    {'input_ids': [101, 1999, 1037, 4920, 1999, 1996, 2598, 2045, 2973, 1037, 7570, 10322, 4183, 1012, 102],
     'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}

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AutoImageProcessor

对于视觉任务，`image processor`将图像处理成正确的输入格式。

    >>> from transformers import AutoImageProcessor

    >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")

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AutoFeatureExtractor

对于音频任务,`feature extractor`将音频信号处理成正确的输入格式。

使用`AutoFeatureExtractor.from_pretrained()`加载`feature extractor`：

    >>> from transformers import AutoFeatureExtractor

    >>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained(
    ...     "ehcalabres/wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition"
    ... )

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AutoProcessor

多模态任务需要一种`processor`，将两种类型的预处理工具结合起来。例如，LayoutLMV2模型需要一个`image processo`来处理图像和一个`tokenizer`来处理文本；`processor`将两者结合起来。

使用`AutoProcessor.from_pretrained()`加载`processor`：

    >>> from transformers import AutoProcessor

    >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/layoutlmv2-base-uncased")

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AutoModel

Pytorch
Hide Pytorch content

最后，`AutoModelFor`类让你可以加载给定任务的预训练模型（参见这里获取可用任务的完整列表）。例如，使用`AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained()`加载用于序列分类的模型：

    >>> from transformers import AutoModelForSequenceClassification

    >>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

轻松地重复使用相同的checkpoint来为不同任务加载模型架构：

    >>> from transformers import AutoModelForTokenClassification

    >>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

对于PyTorch模型，`from_pretrained()`方法使用`torch.load()`，它内部使用已知是不安全的`pickle`。一般来说，永远不要加载来自不可信来源或可能被篡改的模型。对于托管在Hugging Face Hub上的公共模型，这种安全风险在一定程度上得到了缓解，因为每次提交都会进行恶意软件扫描。请参阅Hub文档以了解最佳实践，例如使用GPG进行签名提交验证。

TensorFlow和Flax的checkpoints不受影响，并且可以在PyTorch架构中使用`from_tf`和`from_flax`关键字参数,通过`from_pretrained`方法进行加载,来绕过此问题。

一般来说，我们建议使用`AutoTokenizer`类和`AutoModelFor`类来加载预训练的模型实例。这样可以确保每次加载正确的架构。在下一个教程中，学习如何使用新加载的`tokenizer`, `image processor`, `feature extractor`和`processor`对数据集进行预处理以进行微调。

TensorFlow
Hide TensorFlow content

最后，`TFAutoModelFor`类允许您加载给定任务的预训练模型（请参阅这里获取可用任务的完整列表）。例如，使用`TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained()`加载用于序列分类的模型：

    >>> from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification

    >>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

轻松地重复使用相同的checkpoint来为不同任务加载模型架构：

    >>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification

    >>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

一般来说，我们推荐使用`AutoTokenizer`类和`TFAutoModelFor`类来加载模型的预训练实例。这样可以确保每次加载正确的架构。在下一个教程中，学习如何使用新加载的`tokenizer`, `image processor`, `feature extractor`和`processor`对数据集进行预处理以进行微调。