Transformers Pipeline 任务列表工具
这个项目提供了一个简单的工具，用于列出 Hugging Face Transformers 库支持的所有自然语言处理（NLP）任务。这对于想要了解 Transformers 库功能范围的开发者来说非常有用。
环境要求
- Python 3.7+
- transformers
安装说明
- 创建并激活虚拟环境（推荐）：
bash
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 激活虚拟环境
# Windows
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source venv/bin/activate- 安装依赖：
bash
pip install transformers代码说明
tasks.py 文件包含了一个简单的脚本，用于列出所有支持的NLP任务：
python
from transformers import pipelines
# 获取所有可用的任务
all_tasks = pipelines.SUPPORTED_TASKS
print("Transformers库支持的所有任务：")
for task in all_tasks:
print(task)代码解析
-
导入模块：
- 从 transformers 库导入 pipelines 模块
- pipelines 模块提供了高级API，简化了各种NLP任务的使用
-
获取任务列表：
pipelines.SUPPORTED_TASKS包含了所有支持的任务- 每个任务代表一种可以使用 pipeline API 执行的NLP功能
-
输出格式：
- 脚本会打印出所有支持的任务名称
- 每个任务名称占一行
使用示例
- 运行代码：
bash
python tasks.py- 预期输出示例：
csharp
# Hugging Face Transformers库支持的所有任务列表
# 每一行代表不同的机器学习任务能力
Transformers库支持的所有任务： # [中文] Transformers库支持的所有任务
audio-classification # 将音频片段分类到预定义类别中
automatic-speech-recognition # 将语音转换为文字（自动语音识别）
text-to-audio # 从文本生成音频/语音
feature-extraction # 从输入数据中提取特征/嵌入向量
text-classification # 将文本分类到预定义类别中
token-classification # 对文本中的单个词元/单词进行标注（如命名实体识别）
question-answering # 基于给定上下文回答问题
table-question-answering # 基于表格数据回答问题
visual-question-answering # 回答关于视觉内容的问题
document-question-answering # 回答关于文档内容的问题
fill-mask # 预测句子中缺失的单词
summarization # 生成文本的简洁摘要
translation # 在不同语言之间翻译文本
text2text-generation # 通用的文本到文本转换
text-generation # 生成连贯的文本延续
zero-shot-classification # 无需特定任务训练即可分类文本
zero-shot-image-classification # 无需特定任务训练即可分类图像
zero-shot-audio-classification # 无需特定任务训练即可分类音频
image-classification # 将图像分类到预定义类别中
image-feature-extraction # 从图像中提取特征/嵌入向量
image-segmentation # 将图像分割为有意义的区域
image-to-text # 生成图像的文本描述
image-text-to-text # 处理图像和文本输入以生成文本
object-detection # 检测并定位图像中的物体
zero-shot-object-detection # 无需特定任务训练即可检测物体
depth-estimation # 从2D图像估计深度
video-classification # 对视频内容进行分类
mask-generation # 为图像生成遮罩（如图像修复）
image-to-image # 将图像转换为其他图像常见支持的任务说明
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文本分类 (text-classification)
- 情感分析
- 主题分类
- 意图识别
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标记分类 (token-classification)
- 命名实体识别（NER）
- 词性标注（POS）
- 文本分块
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问答系统 (question-answering)
- 从上下文中提取答案
- 开放域问答
- 多选题回答
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文本生成 (text-generation)
- 故事生成
- 对话生成
- 代码生成
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文本摘要 (summarization)
- 新闻摘要
- 文档摘要
- 对话摘要
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翻译 (translation)
- 多语言翻译
- 特定语言对翻译
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掩码填充 (fill-mask)
- 完形填空
- 上下文预测
- 词语补全
使用任务的一般步骤
- 选择任务：
python
from transformers import pipeline
# 初始化特定任务的pipeline
classifier = pipeline("text-classification")- 准备输入：
python
# 根据任务类型准备适当的输入
text = "Your input text here"- 执行任务：
python
# 使用pipeline处理输入
result = classifier(text)
print(result)常见问题解决
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找不到特定任务
- 确保使用最新版本的 transformers 库
- 检查任务名称拼写是否正确
- 查看官方文档确认任务支持情况
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内存不足
- 使用较小的模型
- 减小批处理大小
- 使用CPU版本
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模型下载问题
- 检查网络连接
- 使用镜像站点
- 手动下载模型文件