例えば

from transformers import BertForSequenceClassification
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-japanese-whole-word-masking')

のようなことをしていたとして、このBertForSequenceClassificationのアーキテクチャを見たいとする。

手段１：単純

単純に

from transformers import BertForSequenceClassification

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-japanese-whole-word-masking')
print(model)

とする。

手段２：ちょっと複雑だがpretrainedパラメータをダウンロードしなくて済む

from_pretrained()を使って重みをダウンロードせずに、アーキテクチャを見たい場合。

from transformers import BertForSequenceClassification, BertConfig

config = BertConfig() # get config 
model = BertForSequenceClassification(config) # get model instance

print(model)

このようにmodelを事前学習のものではなく初期化した状態で得るときは引数configが必要となる。configとはconfigurationの略で、モデルのハイパーパラメータの一覧である。

huggingfaceには何々Configというクラスが沢山あり、そのなかでそれっぽい名前のもの（今回はBertConfig）のインスタンスを渡せばいいと思う。今回私は Bert まで打って入力補完でゴリ押した：

おまけ：入出力テンソルの形が見たい

散々使ってきたprint(model)だと各層の入出力テンソルのshapeが見れない。それを見たいときは https://github.com/TylerYep/torchinfo を使うといい。