前言
- Python在人工智能领域的作用非常重要，它被广泛应用于机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等各个方面。Python具有简洁易读的语法和丰富的库，使得开发人员能够快速构建、测试和部署各种人工智能模型和算法。其流行的机器学习库如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等都是用Python编写的，这使得Python成为了人工智能领域的首选语言之一。
- Colab是Google提供的一种基于云端的免费的Python编程环境，它支持使用Jupyter Notebook进行交互式编程。用户可以在Colab上编写和运行Python代码，而无需在本地安装Python环境或配置任何软件。Colab还提供了免费的GPU和TPU资源，用于加速机器学习和深度学习任务的运行。因此，Colab成为了许多人在进行数据科学、机器学习和深度学习项目时的首选工具之一。
开启代码之旅
- 首先打开Colaboratory，网址：colab.research.google.com/ (要先自己创建个谷歌账号，用谷歌账号登录)；
- 在文件处点击新建笔记本，再点击'+代码'；
- 接下来就要安装今天的主角transformers库(web开发工程师借助于Hugginface(抱抱脸)，全网第一的nlp社区，提供的transformers库)(支持python，js)，能够快速实现nlp任务，点击左侧的像暂停一样的图标即可开始执行；
- 再点击'+代码'，导入管道(pipeline)，派发一个工作，再派发nlp任务中的情感分析任务(sentiment-analysis)，并测试'I like you'；
- 接下来我们测试'I hate you'；
- 能够看见'I like you'的'label'为'POSITIVE'，'I hate you'的'label'为'NEGATIVE'，接下来我们来测试'遥遥领先 '；
- 为什么'遥遥领先'为'NEGATIVE'呢？当测试中文时，这个时候我们就要指定模型(模型有很多种，选择合适的模型!)
- 指定模型后，就可以得出结果，再测试几次。
