前言
首先是安装python，更新pip源到清华源。安装transformer
pip install transformer
安装jupyter lab，也简单一行
pip install jupyterlab
现在不想用anaconda了，因为国内没有源了，国外的又慢。直接用pip吧。
然后开始体验之旅吧：
打开终端，输入：
jupyter lab
会弹出一个web页面，代开后输入python代码：
from transformers import pipeline
cf \= pipeline("sentiment-analysis")
cf(
\["hello world.",
"This place is too dirty.",
\]
)
输出下面的内容：
No model was supplied, defaulted to distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english and revision af0f99b (https://huggingface.co/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english).
Using a pipeline without specifying a model name and revision in production is not recommended.（这里是一个警告，没关系）
\[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9997791647911072},
{'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.999772846698761}\]
输出包含了这两句话的正面还是负面情绪的判断。可以自己写两句看看哦。
注意：代码最后一段的是调用cf，所以没有“=”号，要注意，我一开始就是多添加一个“=”,半天看不出哪里错了。
再来一段：
from transformers import AutoTokenizer
ck \= "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
tokenizer \= AutoTokenizer.from\_pretrained(ck)
a \= \[
"hello world.",
"This place is too dirty.",
\]
inputs \= tokenizer(a,padding=True,truncation=True,return\_tensors="pt")
print(inputs)
输出：
{'input\_ids': tensor(\[\[ 101, 7592, 2088, 1012, 102, 0, 0, 0\],
\[ 101, 2023, 2173, 2003, 2205, 6530, 1012, 102\]\]), 'attention\_mask': tensor(\[\[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0\],
\[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1\]\])}
解释：
AutoTokenizer是自动分词工具。它的作用是根据你选择的模型，自动选择和该模型匹配的分词器（tokenizer），本例我选择 distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english 模型，AutoTokenizer会自动选择和该模型匹配的分词器。
from_pretrained是加载预训练模型的方法，这里加载了 distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english 模型。
tokenizer 作为一个函数别名指代了预训练模型。
该模型加载了要分析的句子 a ，以及一些参数的指定，最后输出。
最后的最后
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