使用AutoClass加载预训练实例
由于存在许多不同的Transformer架构，因此为您的checkpoint创建一个可用架构可能会具有挑战性。通过AutoClass可以自动推断并从给定的checkpoint加载正确的架构, 这也是🤗 Transformers易于使用、简单且灵活核心规则的重要一部分。from_pretrained()方法允许您快速加载任何架构的预训练模型，因此您不必花费时间和精力从头开始训练模型。生成这种与checkpoint无关的代码意味着，如果您的代码适用于一个checkpoint，它将适用于另一个checkpoint - 只要它们是为了类似的任务进行训练的 - 即使架构不同。
请记住，架构指的是模型的结构，而checkpoints是给定架构的权重。例如，BERT是一种架构，而bert-base-uncased是一个checkpoint。模型是一个通用术语，可以指代架构或checkpoint。
在这个教程中，学习如何：
- 加载预训练的分词器（
tokenizer） - 加载预训练的图像处理器(
image processor) - 加载预训练的特征提取器(
feature extractor) - 加载预训练的处理器(
processor) - 加载预训练的模型。
AutoTokenizer
几乎所有的NLP任务都以tokenizer开始。tokenizer将您的输入转换为模型可以处理的格式。
使用AutoTokenizer.from_pretrained()加载tokenizer：
>>> from transformers import AutoTokenizer
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")然后按照如下方式对输入进行分词：
>>> sequence = "In a hole in the ground there lived a hobbit."
>>> print(tokenizer(sequence))
{'input_ids': [101, 1999, 1037, 4920, 1999, 1996, 2598, 2045, 2973, 1037, 7570, 10322, 4183, 1012, 102],
'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}AutoImageProcessor
对于视觉任务，image processor将图像处理成正确的输入格式。
>>> from transformers import AutoImageProcessor
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")AutoFeatureExtractor
对于音频任务,feature extractor将音频信号处理成正确的输入格式。
使用AutoFeatureExtractor.from_pretrained()加载feature extractor：
>>> from transformers import AutoFeatureExtractor
>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained(
... "ehcalabres/wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition"
... )AutoProcessor
多模态任务需要一种processor，将两种类型的预处理工具结合起来。例如，LayoutLMV2模型需要一个image processo来处理图像和一个tokenizer来处理文本；processor将两者结合起来。
使用AutoProcessor.from_pretrained()加载processor：
>>> from transformers import AutoProcessor
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("microsoft/layoutlmv2-base-uncased")AutoModel
最后，AutoModelFor类让你可以加载给定任务的预训练模型（参见这里获取可用任务的完整列表）。例如，使用AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained()加载用于序列分类的模型：
>>> from transformers import AutoModelForSequenceClassification
>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")轻松地重复使用相同的checkpoint来为不同任务加载模型架构：
>>> from transformers import AutoModelForTokenClassification
>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")对于PyTorch模型，from_pretrained()方法使用torch.load()，它内部使用已知是不安全的pickle。一般来说，永远不要加载来自不可信来源或可能被篡改的模型。对于托管在Hugging Face Hub上的公共模型，这种安全风险在一定程度上得到了缓解，因为每次提交都会进行恶意软件扫描。请参阅Hub文档以了解最佳实践，例如使用GPG进行签名提交验证。
TensorFlow和Flax的checkpoints不受影响，并且可以在PyTorch架构中使用from_tf和from_flax关键字参数,通过from_pretrained方法进行加载,来绕过此问题。
一般来说，我们建议使用AutoTokenizer类和AutoModelFor类来加载预训练的模型实例。这样可以确保每次加载正确的架构。在下一个教程中，学习如何使用新加载的tokenizer, image processor, feature extractor和processor对数据集进行预处理以进行微调。
最后，TFAutoModelFor类允许您加载给定任务的预训练模型（请参阅这里获取可用任务的完整列表）。例如，使用TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained()加载用于序列分类的模型：
>>> from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification
>>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")轻松地重复使用相同的checkpoint来为不同任务加载模型架构：
>>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification
>>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")一般来说，我们推荐使用AutoTokenizer类和TFAutoModelFor类来加载模型的预训练实例。这样可以确保每次加载正确的架构。在下一个教程中，学习如何使用新加载的tokenizer, image processor, feature extractor和processor对数据集进行预处理以进行微调。