课程简介

欢迎来到拥抱脸课程！本介绍将指导您设置工作环境。如果您刚开始学习本课程，我们建议您先阅读第一章, 然后再回来设置您的环境，以便您可以自己尝试运行代码。

我们将在本课程中使用的所有库都以 Python 包的形式提供，因此在这里我们将向您展示如何设置 Python 环境并安装您需要的特定库。

我们将介绍两种设置工作环境的方法，使用 Colab 笔记本或 Python 虚拟环境。选择任意一种趁手的方式即可。对于初学者，我们强烈建议您从使用 Colab 笔记本开始（国内无法访问,可以跳过,直接查阅本页安装依赖那一节即可在本地的环境下运行,译者注）。

请注意，Python 虚拟环境的一些命令不支持Windows系统。如果您在 Windows 上运行，我们建议您继续使用 Colab 笔记本。如果您使用的是 Linux 发行版或 macOS，则可以使用此处的任一方法。

大多数课程和服务都依赖于您拥有 Hugging Face 帐户。我们建议现在创建一个：创建一个账号.

使用 Google Colab 笔记本

使用 Colab notebook 是最简单的设置；可以在浏览器中启动Notebook并直接开始编写自己的代码！

如果您不熟悉 Colab，我们建议您从这个介绍开始。Colab 提供一些加速硬件，例如 GPU 或 TPU，并且当我们使用的算力比较少的时候是免费的。

当打开 Colab 后，创建一个新笔记本：

下一步是安装我们将在本课程中使用的库。我们将使用 pip 进行安装，它是 Python 的包管理器。在Notebook中，您可以通过加上!字符表示执行系统命令，所以安装🤗 Transformers 的命令如下：

!pip install transformers

您可以通过在运行 Python 时导入包来判断是否正确安装了该包：

import transformers

A gif showing the result of the two commands above: installation and import

这将安装一个非常轻量级的 🤗 Transformers。并没有安装机器学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）。由于之后我们将使用该库的许多不同功能，我们建议安装开发版本，它带有几乎所有所需的依赖项：

!pip install transformers[sentencepiece]

这将需要一些时间，但当完成之后您就做好学习剩下的课程的环境准备了！

使用 Python 虚拟环境

如果您更喜欢使用 Python 虚拟环境，那么第一步是在您的系统上安装 Python。我们建议您按照这个教程进行配置。

安装 Python 后，您应该能够在终端中运行 Python 命令。您可以先运行以下命令来检验爱装是否正确，然后再继续下一步：python —version。这应该会打印出您系统上现在可用的 Python 版本。

在终端中运行 Python 命令（例如 python —version）时，您应该将运行命令的这个Python视为系统上的“默认”Python。我们建议保持这个默认的Python安装程序没有任何包，当运行某个程序的时候就为那个程序创建一个单独的运行环境 - 这样，每个应用程序都可以有自己的依赖项和包，您无需担心与其他应用程序潜在的兼容性问题。

在 Python 中，这是通过 虚拟环境实现的，虚拟环境会创建许多目录树，每个目录树都包含具有特定 Python 版本的 Python 安装以及应用程序所需的所有包。可以使用许多不同的工具来创建这样的虚拟环境，但在此我们将使用官方 Python 包：venv.

首先，创建您希望Transformers所在的目录 - 例如，您可能希望在主目录的根目录下创建一个名为 Transformers-course 的新目录：

mkdir ~/transformers-course
cd ~/transformers-course

在这个目录中，使用 Python venv 模块创建一个虚拟环境：

python -m venv .env

您现在应该在原本为空的文件夹中看到一个名为 .env 的目录：

ls -a

.      ..    .env

您可以使用activate和deactivate命令来控制进入和退出您的虚拟环境：

# Activate the virtual environment
source .env/bin/activate

# Deactivate the virtual environment
source .env/bin/deactivate

您可以通过运行 which python 命令来检测虚拟环境是否被激活：如果它指向虚拟环境，那么您已经成功激活了它！

which python

/home/<user>/transformers-course/.env/bin/python

安装依赖

与使用 Google Colab 实例的上一节一样，您现在需要安装继续所需的包。同样，您可以使用 pip 包管理器安装 🤗 Transformers 的开发版本：

pip install "transformers[sentencepiece]"

NLP Course

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使用 Google Colab 笔记本

使用 Python 虚拟环境

安装依赖