以下是 scikit-learn、PyTorch 和 Transformers 的區別與聯系的表格形式展示：
| 特性/庫 | scikit-learn | PyTorch | Transformers |
|---|---|---|---|
| 主要用途 | 傳統機器學習算法 | 深度學習框架 | 預訓練語言模型與自然語言處理任務 |
| 核心功能 | 分類、回歸、聚類、降維、模型選擇等 | 張量計算、自動微分、神經網絡構建與訓練 | 提供預訓練模型（如BERT、GPT等）及工具 |
| 編程語言 | Python | Python | Python |
| 易用性 | 簡單易用，適合初學者 | 靈活但需要一定深度學習基礎 | 提供高級API，簡化NLP任務實現 |
| 模型類型 | 傳統機器學習模型（如SVM、決策樹等） | 深度學習模型（如CNN、RNN、Transformer） | 基于Transformer的預訓練模型 |
| 擴展性 | 有限，主要用于傳統機器學習 | 高度可擴展，支持自定義模型 | 可擴展，支持自定義模型與任務 |
| 社區支持 | 廣泛，文檔豐富 |
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