- 安装Huggingface的transformers库，安装该库之前要确保下载了pytorch或者tensorflow2.0的框架。
pip install transformers
```吗
2. transformers库安装好之后我们就可以使用其提供的预训练模型进行使用了。使用之前先介绍一些相关的内容：一个完整的transformer模型主要包含三个部分，分别是Config，Tokenizer和Model。
其中Config是配置类，控制模型的名称，最终输出的样式，隐藏层的宽度和深度，激活函数的类别等。Tokenizer是一个将纯文本转换为编码的过程，其并不涉及将词转化为词向量的过程，仅仅是将纯文本分词并添加一些标记，比如MASK,CLS,SEP等。Model也就是各种各样的模型。
3. 使用模型之前一般需要下载该模型对应的一些文件，可以直接采用from_pretrained方法内指定模型的名称，然后运行之后就会自动进行下载，不过一般这种方法在国内并不可行，因为需要到对方的服务器上下载对应的文件，下载速度也是很慢。一般情况下我们直接去官网下载对应模型的相关文件保存到本地，然后使用即可，主要保存文件的时候不要将其名称改变。
4. 下面主要介绍一点有关BERT模型的使用方法。
首先就是Tokenizer的使用方法，使用tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('./bert-base-uncased')该方式创建一个tokenizer。该工具主要是用于将文本进行分词并转换为对应的索引值，以便于方便输入BERT模型，该工具提供了很多方法，比如tokenize，encode和encode_plus等，在这里就不再赘述，主要介绍一些__call__方法的使用，因为官方也推荐使用该方法。
5. 对于BERT模型的输入，一般需要对于句子加一些特殊符号标记，比如[CLS]用于句子的开头，[SEP]用于句子的结尾，当我们直接使用tokenizer（text）方法的时候，它默认会为其添加这两种标记，如果不需要的话，可以利用参数add_special_tokens=False来控制。
6. 我们可以将句子形式处理为[text1,text2,....textn]的形式，这可以表示为一个batch的句子，调用上面的方法之后就会返回其分词后的结果，返回的结果是一个字典，主要包括input_ids,token_type_ids,attention_mask，其中input_ids表示的就是分词后其对应的索引id，token_type_ids用来表示属于哪个句子，因为BERT允许输入句子对的形式，值为0表示为一个句子，值为1表示为另一个句子，attention_mask表示是否需要被mask掉，因为该方法可以添加padding参数，用来进行pad补齐。
7. 上面说到BERT可以接受句子对的输入形式，则我们可以将句子处理为[[句子1，句子2],[句子1，句子2],....[句子1，句子2]]的形式，经过该方法之后，他会将两个句子对合在一起，中间用一个[SEP]标记进行分割；该方法还有很多参数可以使用，比如return_tensors表示返回tensor类型，默认为普通类型，'pt'表示返回pytorch中的tensor等。一般需要跟着padding参数一起使用。
8. 分完词之后就可以将其结果输入模型中了，模型的输出结果一般有last_hidden_state，pooler_output，hidden_states，attentions四类，默认情况下只有前两个，后两个需要手动设置参数。具体使用代码如下所示：
```python
model_out = bert_model(**token_out,output_hidden_states=True,output_attentions=True)
其中last_hidden_state表示BERT模型最后一层的输出，包括[CLS]和[SEP]，可以将其用作命名实体识别之类的任务。大小为[batch,seq_len,hidden_state]
pooler_output表示的是将[CLS]这个标记的编码经过处理后的结果，可以用来处理分类任务。大小为[batch,hidden_state]
hidden_states是一个元组，它的第一个元素表示embedding，其余的元素表示各个层的输出结果,大小为[batch,seq_len_state]。
attentions表示每一层的注意力权重，大小为[batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length]