深度學(xué)習(xí)框架（如 PyTorch、TensorFlow）是用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具，它們提供了底層的計(jì)算庫、優(yōu)化算法、張量操作等功能。而transformers庫是基于這些深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建的高級庫，它封裝了許多預(yù)訓(xùn)練模型和相關(guān)的工具，使得開發(fā)者可以更方便地使用這些模型。因此，加載的預(yù)訓(xùn)練模型是基于深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建的具體模型實(shí)例，而不是框架本身。
深度學(xué)習(xí)框架是用于構(gòu)建、訓(xùn)練和評估深度學(xué)習(xí)模型的工具，通常包含以下幾方面內(nèi)容：

張量操作與計(jì)算

• 張量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：提供多維數(shù)組（張量）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于表示數(shù)據(jù)和模型參數(shù)，如PyTorch的Tensor、TensorFlow的tf.Tensor。
• 張量運(yùn)算：支持對張量進(jìn)行各種數(shù)學(xué)運(yùn)算，像加法、乘法、卷積、矩陣乘法等，這些運(yùn)算在GPU等硬件上進(jìn)行優(yōu)化，以提高計(jì)算效率。

自動(dòng)微分

• 計(jì)算圖構(gòu)建：在執(zhí)行運(yùn)算時(shí)自動(dòng)構(gòu)建計(jì)算圖，記錄張量之間的依賴關(guān)系和運(yùn)算過程，為自動(dòng)求導(dǎo)提供基礎(chǔ)，如PyTorch和TensorFlow都有動(dòng)態(tài)計(jì)算圖機(jī)制，便于靈活地構(gòu)建和修改模型。
• 反向傳播算法：基于計(jì)算圖，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)反向傳播算法，計(jì)算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度，使優(yōu)化器能夠根據(jù)梯度更新參數(shù)，實(shí)現(xiàn)模型的訓(xùn)練。

模型構(gòu)建與管理

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層：提供各種預(yù)定義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，如全連接層、卷積層、循環(huán)層等，用戶可以方便地組合這些層來構(gòu)建自己的模型，Keras在這方面具有簡潔易用的特點(diǎn)。
• 模型定義與封裝：允許用戶通過類或函數(shù)的方式定義完整的模型，將模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)封裝在一起，方便進(jìn)行訓(xùn)練、評估和部署。

優(yōu)化器與損失函數(shù)

• 優(yōu)化算法：包含多種優(yōu)化算法，如隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta、Adam等，用于根據(jù)計(jì)算出的梯度更新模型參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。
• 損失函數(shù)：提供常見的損失函數(shù)，如均方誤差（MSE）、交叉熵?fù)p失等，用于衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異，作為模型訓(xùn)練的優(yōu)化目標(biāo)。

數(shù)據(jù)處理與加載

• 數(shù)據(jù)加載器：提供工具來加載和預(yù)處理各種類型的數(shù)據(jù)，如圖片、文本、音頻等，能夠?qū)?shù)據(jù)分成批次，方便模型進(jìn)行訓(xùn)練，如PyTorch的DataLoader。
• 數(shù)據(jù)增強(qiáng)：包含數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法，如對圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放等操作，增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力。

分布式訓(xùn)練與部署

• 分布式訓(xùn)練支持：具備在多個(gè)GPU、多臺(tái)機(jī)器或分布式集群上進(jìn)行訓(xùn)練的功能，通過數(shù)據(jù)并行或模型并行等策略，加速模型的訓(xùn)練過程，如PyTorch的分布式數(shù)據(jù)并行（DDP）。
• 模型部署：提供將訓(xùn)練好的模型部署到不同環(huán)境的工具和接口，如將模型轉(zhuǎn)換為適合在移動(dòng)端或嵌入式設(shè)備上運(yùn)行的格式。

可視化與調(diào)試

• 可視化工具：與可視化工具集成，如TensorBoard，可用于可視化模型的訓(xùn)練過程，如損失曲線、準(zhǔn)確率變化、參數(shù)分布等，幫助用戶理解模型的訓(xùn)練情況。
• 調(diào)試工具：提供調(diào)試工具和機(jī)制，幫助用戶查找模型訓(xùn)練過程中的錯(cuò)誤和問題，如檢查張量的值、計(jì)算圖的結(jié)構(gòu)等。