transformer（transformers库）
feilongw 2025-10-11 11:24 5 浏览
中文是变压器，例如：
Several distributor transformers had fallen from the poles, and secondary wires and service drops were down.
几个配电变压器从电线杆上摔下来，副线及吊饰也垂下来
transformer是变革者，新形式
1 Pytorch和transformer是两个不同的概念，因此不存在谁优谁劣的问题，而是根据应用场景选择合适的工具。
2 Pytorch是一个广泛应用于深度学习中的开源机器学习框架，可以实现各种深度学习模型的训练和预测。
而transformer是一种用于自然语言处理中的模型架构，主要用于机器翻译、文本分类和生成任务。
3 从应用场景上来看，如果是需要进行自然语言处理的任务，比如机器翻译、文本分类和生成，那么使用transformer会更加合适。
而如果是需要设计深度学习模型并进行训练和预测，那么就需要使用Pytorch。
pytorch和transformer的主要区别是适用范围不同：
适用范围：PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
这个区别就是他们的长度和宽度都是不同的，py torch的长度是7.5厘米，宽度是6.3厘米，而transforMer的长度是11.8厘米，宽度是7.7厘米。
pytorch也自己实现了transformer的模型，不同于huggingface或者其他地方，pytorch的mask参数要更难理解一些（即便是有文档的情况下），这里做一些补充和说明。（顺带提一句，这里的transformer是需要自己实现position embedding的，别乐呵乐呵的就直接去跑数据了）
>>> transformer_model = nn.Transformer(nhead=16, num_encoder_layers=12) >>> src = torch.rand((10, 32, 512)) >>> tgt = torch.rand((20, 32, 512)) >>> out = transformer_model(src, tgt) # 没有实现position embedding ，也需要自己实现mask机制。否则不是你想象的transformer
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