GitHub万星NLP资源大升级：Pytorch和TF深度互操作，32个最新模型

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GitHub上最火的NLP项目，标星13000+，现在迎来重大更新。

刚刚， 抱抱脸（Hugging Face）团队，放出了transformers 2.0版本。

一方面，实现了TensorFlow 2.0和 PyTorch 之间的深度互操作性。

你可以在TPU上训练模型，然后再Pytorch上测试，最后通过TensorFlow部署。

另一方面，也集成了超过32个经过100多种语言预训练的模型。最新的NLP架构，比如BERT、GPT-2、XLNet、RoBERTa、DistilBert、XLM等等通通在内。

更新放出之后，业内人士纷纷送上各种感叹：

This is so cool! Good job!、That’s awesome、Hot damn this is amazing!、Jesus christ.

transformers 2.0，最全的NLP库

更直接一点说，transformers 2.0项目，就是一个NLP领域的SOTA的集合。

SQuAD排行榜上的选手们通通收编在内，一共有8大架构可供调用：

BERT、XLNet这几位重量级选手自不必说。

最新鲜的RoBERTa、GPT-2 774M版本都已更新在列。

还有两个XLM架构，它们在XNLI跨语言分类任务中拥有比多语言BERT更优秀的表现。

此外，还有抱抱脸自家的DistilBERT，这是一个更小、更快、更便宜、更轻量级的BERT蒸馏版。

七月底刚把BERT拉回GLUE榜首的RoBERTa也几乎是在第一时间被整合到了pytorch-transformers库中。

所有这些架构，都已经在SQuAD数据集上进行了测试，均与原始实现的性能相匹配。

在这些架构之下，一共有超过32个经过100多种语言预训练的模型。

使用起来也非常方便，只需一个API，就能调用。

在线Demo，当场试用

NLP界的超强模型们到底有什么高招？抱抱脸也在官网上搭建了Write With Transformer，真·AI帮你在线写论文，在线编故事。

不过，在线服务的模型只有GPT，GPT-2和XLNet。

想要完整使用整个Transformer库，安装也并不困难。

官方提供的repo已经在Python 2.7和3.5+、PyTorch 1.0.0+、TensorFlow 2.0.0-rc1中进行了测试。

在安装了TensorFlow 2.0和/或PyTorch之后，可以通过pip安装：

1. pip install transformers 

然后把库克隆到本地：

1. pip install [—editable] . 

样本测试则可以在pytest上运行：

1. python -m pytest -sv ./transformers/tests/ 
2.  
3. python -m pytest -sv ./examples/ 

甚至，你还可以在移动设备上运行这些模型，repo地址：

https://github.com/huggingface/swift-coreml-transformers

从pytorch-transformers到transformers

这一项目，一开始名为pytorch-pretrained-bert，在1.2版本时更名为pytorch-transformers，现在变为transformers。

从名字的变迁中，也能够看出它的功能也越来越强大。在2.0版本中，实现了TensorFlow 2.0和 PyTorch 之间的深度互操作性，这也可能是在名字中去掉“pytorch-”的直接原因。

在GitHub项目中，他们也当场演示了如何用12行代码训练TensorFlow 2.0模型，然后将其放到PyTorch进行快速检测和测试：

当然，这一库还有更多强大的功能等待你发掘，如果你是NLP领域的从业者或者研究者，千万不要错过。

项目链接：

https://github.com/huggingface/transformers

关于抱抱脸

虽然看上去很萌，但Hugging Face可不是兴趣小团体，而是个正经的AI创业公司。

他们的目标是建设真正的社会人工智能，并在这一过程中不断贡献技术力量。在NLP领域，他们的论文登上过ICLR，NeurIPS ，AAAI等国际顶会。

而他们在transformers这个广受欢迎的项目上付出的持续努力，正是其坚持的体现，而且也已经赢得了广泛的声誉。