【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
• 报错原因
• 解决方法
• 解决步骤
• • [1.进入Hugging Face，检索bert-base-uncased](#1.进入Hugging Face，检索bert-base-uncased)
  • [2.点击Files and versions](#2.点击Files and versions)
  • 3.下载文件
  • 4.下载的文件放入文件夹
  • 5.代码修改

代码报错

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

model_path = "./bert_localpath"
bert = BertModel.from_pretrained(model_path)