要有一定的python基础，前六章描述了hf的一些基础组件使用，包括编码工具，数据集，预测效果指标，管道工具以及训练工具，比较基础，第七章到第十章是实际使用案例，十一章感觉充数，任务和第十章一样，只是一个用pytorch实现，一个用tf实现，可以选其一看，最后两个章节需要了解神经网络基础知识，知道transform和bert的网络架构，这样比较好理解。书中的代码大部分格式都没了，所以边敲边运行需要推敲逻辑。 总体来说对从开发转神经网络的初学者比较友好，看完这本书，然后去看hf的官方手册就好办了。 需要注意的是，hf的模型，数据集都是实时去拉取的，国内这网络情况真的感人，需要自己克服。
本书似乎有点跑题，抱着熟悉HG用法的目的而来，看完还是没有解决我的问题
适合入门，给出了完整代码。
比较浅层吧，偏基础的一些内容。
还行
在有transforer和bert的一定基础上，该书就像看小说一样简单。
坑比
本书对入门者友好。结合bert基础教程 相互印证学习。 大模型技术日新月异，学不完.......
垃圾
要有一定的python基础，前六章描述了hf的一些基础组件使用，包括编码工具，数据集，预测效果指标，管道工具以及训练工具，比较基础，第七章到第十章是实际使用案例，十一章感觉充数，任务和第十章一样，只是一个用pytorch实现，一个用tf实现，可以选其一看，最后两个章节需要了解神经网络基础知识，知道transform和bert的网络架构，这样比较好理解。书中的代码大部分格式都没了，所以边敲边运行需要推敲逻辑。 总体来说对从开发转神经网络的初学者比较友好，看完这本书，然后去看hf的官方手册就好办了。 需要注意的是，hf的模型，数据集都是实时去拉取的，国内这网络情况真的感人，需要自己克服。
本书似乎有点跑题，抱着熟悉HG用法的目的而来，看完还是没有解决我的问题
适合入门，给出了完整代码。
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