## 介绍
### tf版本 
https://github.com/ZhuiyiTechnology/roformer

### pytorch版本+tf2.0版本
https://github.com/JunnYu/RoFormer_pytorch

## pytorch使用
```python
import torch
from transformers import RoFormerForMaskedLM, RoFormerTokenizer

text = "今天[MASK]很好，我[MASK]去公园玩。"
tokenizer = RoFormerTokenizer.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_char_small")
pt_model = RoFormerForMaskedLM.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_char_small")
pt_inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    pt_outputs = pt_model(**pt_inputs).logits[0]
pt_outputs_sentence = "pytorch: "
for i, id in enumerate(tokenizer.encode(text)):
    if id == tokenizer.mask_token_id:
        tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(pt_outputs[i].topk(k=5)[1])
        pt_outputs_sentence += "[" + "||".join(tokens) + "]"
    else:
        pt_outputs_sentence += "".join(
            tokenizer.convert_ids_to_tokens([id], skip_special_tokens=True))
print(pt_outputs_sentence)
# pytorch: 今天[也||都||又||还||我]很好，我[就||想||去||也||又]去公园玩。
```

## tensorflow2.0使用
```python
import tensorflow as tf
from transformers import RoFormerTokenizer, TFRoFormerForMaskedLM
text = "今天[MASK]很好，我[MASK]去公园玩。"
tokenizer = RoFormerTokenizer.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_char_small")
tf_model = TFRoFormerForMaskedLM.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_char_small")
tf_inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf")
tf_outputs = tf_model(**tf_inputs, training=False).logits[0]
tf_outputs_sentence = "tf2.0: "
for i, id in enumerate(tokenizer.encode(text)):
    if id == tokenizer.mask_token_id:
        tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(
            tf.math.top_k(tf_outputs[i], k=5)[1])
        tf_outputs_sentence += "[" + "||".join(tokens) + "]"
    else:
        tf_outputs_sentence += "".join(
            tokenizer.convert_ids_to_tokens([id], skip_special_tokens=True))
print(tf_outputs_sentence)
# tf2.0: 今天[也||都||又||还||我]很好，我[就||想||去||也||又]去公园玩。
```

## 引用

Bibtex：

```tex
@misc{su2021roformer,
      title={RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding}, 
      author={Jianlin Su and Yu Lu and Shengfeng Pan and Bo Wen and Yunfeng Liu},
      year={2021},
      eprint={2104.09864},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}
```
{"language": "zh", "tags": ["roformer", "pytorch", "tf2.0"], "widget": [{"text": "\u4eca\u5929[MASK]\u5f88\u597d\uff0c\u6211\u60f3\u53bb\u516c\u56ed\u73a9\uff01"}]}
transformers pytorch tf jax roformer fill-mask tf2.0 zh arxiv:2104.09864 autotrain_compatible endpoints_compatible has_space region:us
TAGS
#transformers #pytorch #tf #jax #roformer #fill-mask #tf2.0 #zh #arxiv-2104.09864 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #region-us 

## 介绍
### tf版本 
URL

### pytorch版本+tf2.0版本
URL

## pytorch使用


## tensorflow2.0使用


## 引用

Bibtex：


## 介绍 ### tf版本 
URL ### pytorch版本+tf2.0版本
URL ## pytorch使用 ## tensorflow2.0使用 ## 引用

Bibtex：
TAGS
#transformers #pytorch #tf #jax #roformer #fill-mask #tf2.0 #zh #arxiv-2104.09864 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #region-us 
 ## 介绍 ### tf版本 
URL ### pytorch版本+tf2.0版本
URL ## pytorch使用 ## tensorflow2.0使用 ## 引用

Bibtex：
passage: TAGS
#transformers #pytorch #tf #jax #roformer #fill-mask #tf2.0 #zh #arxiv-2104.09864 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #region-us 
## 介绍### tf版本 
URL### pytorch版本+tf2.0版本
URL## pytorch使用## tensorflow2.0使用## 引用

Bibtex：