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Transformers 和 PyTorch 的区别与安装指南

news 2025/7/12 19:16:07

Transformers 和 PyTorch 的区别与安装指南

1. 核心区别

特性	PyTorch	Transformers (Hugging Face)
定位	深度学习框架（Tensor 计算、自动微分）	预训练模型库（基于 PyTorch/TensorFlow）
功能	提供张量操作、神经网络构建、训练流程	提供现成的 NLP/CV 模型（如 BERT、GPT）
使用场景	从零搭建模型	直接加载预训练模型进行微调或推理
代码示例	```python	```python
	import torch	from transformers import AutoModel
	model = torch.nn.Linear(10, 2)	model = AutoModel.from_pretrained(“bert-base-uncased”)
	```	```

2. 依赖关系

Transformers 依赖 PyTorch：
Hugging Face 的 transformers 库本身是模型接口，底层计算需要 PyTorch 或 TensorFlow 支持。
（如果你只安装 transformers 而不装 PyTorch，会报错！）

3. 安装方法

(1) 安装 PyTorch

官方推荐命令（根据你的环境选择）：

# CUDA 12.1 版本（GPU 加速）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121# 纯 CPU 版本
pip install torch torchvision torchaudio

验证安装：

import torch
print(torch.__version__)  # 输出版本号（如 2.3.0）
print(torch.cuda.is_available())  # 检查 GPU 是否可用

(2) 安装 Transformers

直接安装：
```
pip install transformers
```

完整功能版（含数据集和评估工具）：

pip install transformers[torch,dataloader,testing]

验证安装：

from transformers import pipeline
print(pipeline('sentiment-analysis')("I love Python!"))
# 输出: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998}]

4. 常见问题

Q1: 应该先装 PyTorch 还是 Transformers？

必须优先安装 PyTorch，否则 transformers 可能自动安装不兼容的 CPU 版 PyTorch。

Q2: 安装后提示 `Could not find module 'torch'`？

检查 Python 环境是否匹配（用 python -m pip install 避免装错环境）。

尝试重新安装 PyTorch 指定版本：

pip uninstall torch -y
pip install torch==2.3.0

Q3: 如何安装特定版本的 Transformers？

pip install transformers==4.40.0  # 指定版本

5. 快速示例：用两者协作完成文本分类

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer# 1. 加载预训练模型（Transformers）
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)# 2. 数据预处理（PyTorch 张量转换）
inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt")  # 输出 PyTorch Tensor# 3. 模型推理（PyTorch 计算）
with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)print(outputs.last_hidden_state.shape)  # torch.Size([1, 3, 768])