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使用Hugging Face Transformers与PyTorch和TensorFlow集成
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
Hugging Face平台在生成式AI中很受欢迎，许多公司利用它获得竞争优势。本文介绍如何使用Hugging Face的Transformers库与PyTorch和TensorFlow集成，进行文本分类任务。通过安装库和下载IMDB数据集，可以在这两种框架中进行模型训练、评估和推理。
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关键要点
- Hugging Face平台在生成式AI中越来越受欢迎，许多公司利用其获得竞争优势。
- 学习使用Hugging Face的Transformers库与深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）结合，可以提升职业发展。
- Hugging Face是一个共享机器学习模型、数据集和笔记本的平台，尤其以开源生成式AI模型而闻名。
- 本文介绍如何使用Hugging Face Transformers库进行文本分类任务，使用IMDB数据集进行模型训练、评估和推理。
- 安装Transformers库和datasets库是进行本教程的准备工作。
- PyTorch和TensorFlow是两种流行的深度学习框架，各有优缺点，PyTorch在研究和学术界更受欢迎，而TensorFlow在工业界应用更广泛。
- 使用Hugging Face Transformers进行文本分类时，首先需要下载IMDB数据集并进行预处理。
- PyTorch和TensorFlow在模型训练和评估的代码实现上有所不同，但整体流程相似。
- PyTorch使用Trainer对象进行训练，而TensorFlow使用compile和fit方法进行训练。
- 模型推理在PyTorch和TensorFlow中也有不同的实现方式，但整体逻辑相似。
- Hugging Face Transformers库使得访问开源预训练模型和工具变得简单，支持PyTorch和TensorFlow的使用。
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