为了更加便捷地使用CRF模块，有大佬真们对CRF封装起来，方便大家使用。关于CRF的左右，本博客不具体介绍，有兴趣的朋友可以百度查找。
本文查阅相关的博客，都没有人提到这个方法：
在使用CRF时，通常需要对CRF模块进行安装，CRF在python中具有多个封装形式：
网上的第一种方式：不管用
常见的安装方法有
pip install TorchCRF
使用时方法
from TorchCRF import CRF
但是这种方法，存在一个问题，在CRF的应用中CRF的属性里面没有batch_first属性，也就是不能做到，在使用时将会报错。如下所示，该代码就会提示CRF没有batch_first属性。
class model(torch.nn.Model): def __init__(self, your_args_here, num_labels): # Your code here. self.crf = CRF(num_tags=config.num_labels, batch_first=True)
网上的第二种方式：不管用
pip install pytorch-crf
使用时方法
from torchcrf import CRF
但是在上面这条语句写出来时，会提示没有torchcrf这个库，无法往下面继续编写代码。
最后，想到了一个暂时性的解决方法。
第三种方式：暂时性管用：
先去官网的下载地址，https://pypi.org/project/pytorch-crf/#files
下载箭头所指的文件，下载完成后得到一个压缩包。不要下载下面的whl文件，安装后还是无法解决问题。
将文件解压后，打开文件目录：大致是这样子的
打开第二个文件夹，torchcrf文件夹，里面会有一个__init__.py的文件
将这个文件复制到你的项目文件，并将文件名改为你所需要的名字，例如torchcrf.py
在该文件的同级目录就可以使用以下命令使用CRF，这样的CRF就存在batch_first属性。
from torchcrf import CRF crf = CRF(num_tags=config.num_labels, batch_first=True)
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