【深度学习】Bert下载和使用(以bert-base-uncased为例)

【深度学习】Bert下载和使用(以bert-base-uncased为例)

代码报错

python 复制代码
bert = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this model, couldn't find it in the cached files and it looks like .

报错原因

无法连接到 'https://huggingface.co' 来加载此模型,在缓存文件中也找不到它

解决方法

将模型下载,离线加载模型

解决步骤

1.进入Hugging Face,检索bert-base-uncased

Hugging Face链接(需要梯子):https://huggingface.co/

2.点击Files and versions

3.下载文件

红色圈中部分全下,剩下的是对应不同框架的模型。pytorch的代码,就下载pytorch_model.bin(图中标记的地方)。

4.下载的文件放入文件夹

放置进入代码根目录,如bert_localpath文件夹。

5.代码修改

python 复制代码
model_path = "./bert_localpath"
bert = BertModel.from_pretrained(model_path)
相关推荐
魔乐社区15 分钟前
DeepSeek在昇腾上的模型部署 - 常见问题及解决方案
人工智能·深度学习·deepseek
夜幕龙27 分钟前
深度生成模型(二)——基本概念与数学建模
人工智能·深度学习·transformer
游王子32 分钟前
OpenCV(11):人脸检测、物体识别
人工智能·opencv·计算机视觉
山海青风33 分钟前
从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 3
人工智能·机器学习·tensorflow
@心都34 分钟前
机器学习数学基础:35.效度
人工智能·机器学习
幻想趾于现实36 分钟前
傅里叶分析
人工智能
春末的南方城市44 分钟前
VidSketch:具有扩散控制的手绘草图驱动视频生成
人工智能·深度学习·计算机视觉·aigc
紫雾凌寒1 小时前
计算机视觉 |解锁视频理解三剑客——TimeSformer
python·深度学习·神经网络·计算机视觉·transformer·timesformer
Toky丶1 小时前
【文献阅读】A Survey on Model Compression for Large Language Models
人工智能·语言模型·自然语言处理
Williams101 小时前
解锁高效开发新姿势:Trae AI编辑器深度体验
人工智能·编辑器