该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。通过该工具，开发者可以快速了解Transformers库的功能范围，包括文本分类、问答、文本生成等多种任务。该工具易于安装和使用，只需几行代码即可列出所有支持的任务，并提供了任务的使用示例和常见问题的解决方案，方便开发者快速上手和应用。

💡 该工具的核心功能是列出Hugging Face Transformers库支持的所有NLP任务，方便开发者了解库的功能范围。通过运行`tasks.py`文件，即可打印出所有支持的任务名称，每个任务名称占一行。

⚙️ 该工具的安装和使用非常简单。首先，需要创建并激活Python虚拟环境，然后安装`transformers`库。代码主要包含从`transformers`库导入`pipelines`模块，并使用`pipelines.SUPPORTED_TASKS`获取所有支持的任务。

✅ 该工具的使用提供了详细的示例。首先，选择特定的任务并初始化pipeline；然后，准备适当的输入；最后，使用pipeline处理输入并获取结果。例如，文本分类任务使用`pipeline("text-classification")`进行初始化。

❓ 针对常见问题，该工具提供了相应的解决方案。例如，如果找不到特定任务，需要确保使用最新版本的transformers库，检查任务名称拼写是否正确，并查看官方文档确认任务支持情况；针对内存不足、模型下载等问题，也给出了相应的建议。

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）：

# 创建虚拟环境python -m venv venv# 激活虚拟环境# Windowsvenv\Scripts\activate# macOS/Linuxsource venv/bin/activate

安装依赖：

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：

from transformers import pipelines# 获取所有可用的任务all_tasks = pipelines.SUPPORTED_TASKSprint("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：

python tasks.py

预期输出示例：

# 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

文本分类 (text-classification)

情感分析主题分类意图识别

标记分类 (token-classification)

命名实体识别（NER）词性标注（POS）文本分块

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

文本生成 (text-generation)

故事生成对话生成代码生成

文本摘要 (summarization)

新闻摘要文档摘要对话摘要

翻译 (translation)

多语言翻译特定语言对翻译

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：

from transformers import pipeline# 初始化特定任务的pipelineclassifier = pipeline("text-classification")

准备输入：

# 根据任务类型准备适当的输入text = "Your input text here"

执行任务：

# 使用pipeline处理输入result = classifier(text)print(result)

常见问题解决

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

内存不足

使用较小的模型减小批处理大小使用CPU版本

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

参考资源

Hugging Face Transformers 文档Pipeline API 文档支持的任务列表Hugging Face 模型中心