huggingface/bert/transformer的模型默认下载路径以及自定义路径

当使用 BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') 加载预训练的 BERT 模型时,Hugging Face 的 transformers 库会从 Hugging Face Model Hub 下载所需的模型文件和分词器文件(如果它们不在本地缓存中)。

默认情况下,这些文件会被下载到本地的缓存目录中。缓存目录具体位置因您的操作系统和环境不同,但通常是以下路径之一:

默认缓存目录

  1. Linux / Unix / macOS

    • 默认路径:~/.cache/huggingface/transformers
    • 其中,~ 代表您的用户主目录。
  2. Windows

    • 默认路径:C:\Users\<YourUserName>\.cache\huggingface\transformers

自定义缓存路径

如果由于某些原因您需要更改默认的缓存路径,可以通过设置环境变量 TRANSFORMERS_CACHE 来指定新的路径。例如,在命令行中设置:

bash 复制代码
export TRANSFORMERS_CACHE=/your/custom/path

或者在 Python 代码中动态设置:

python 复制代码
import os
os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = '/your/custom/path'

检查文件的具体位置

我们可以通过简单的脚本检查缓存路径和下载的文件:

python 复制代码
from transformers import BertTokenizer

# 检查默认的缓存路径
import os
cache_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), ".cache", "huggingface", "transformers")
print(f"Default cache path: {cache_path}")

# 加载分词器,触发下载(如果尚未下载)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 列出缓存目录中的文件
for root, dirs, files in os.walk(cache_path):
    for file in files:
        print(os.path.join(root, file))

通过该脚本,可以确认默认的缓存路径,并列出缓存目录中的文件,确保模型和分词器成功下载。

相关推荐
Nile几秒前
Claude Code-Dynamic Workflows:1.为什么用工作流?
人工智能·ai·ai编程·ai-native
狂炫冰美式1 分钟前
AI 生成 Draw.io,导入飞书/Lark 画板后可编辑
前端·人工智能·后端
战族狼魂5 分钟前
从零构建企业级Hermes-Agent:复杂任务拆解、工具协同与安全落地实践
开发语言·人工智能·python
o561-6o623o7鹿8 分钟前
陈,生理实验系统虚实结合型 生理学实验系统 生理学实验系统软件
人工智能
继续商行10 分钟前
Go 并发原语深度剖析:Channel 与 Mutex 的性能博弈
人工智能
yaoxiaoganggang11 分钟前
克隆 Superpowers 的规则库到你的本地(或者直接作为 Git Submodule)
人工智能·经验分享·git·ai编程
小雨青年15 分钟前
GitHub Spark:自然语言能把全栈 AI 应用做到什么程度
人工智能·github
AI袋鼠帝16 分钟前
比Codex快4倍!终于有开源模型卷本地Agent执行效率了~
人工智能
j_xxx404_19 分钟前
MySQL库操作硬核解析:字符集、校验规则、大小写比较、备份恢复与连接排查
运维·服务器·数据库·人工智能·mysql·ai·oracle
小锋java123421 分钟前
分享一套锋哥原创的基于LangChain4j的RAG医疗健康知识智能问答系统(SpringBoot4+Vue3+Ollama)
java·人工智能