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
冬奇Lab12 小时前
Workflow 系列(03):状态管理——持久化、幂等性与版本绑定
人工智能·工作流引擎
冬奇Lab12 小时前
每日一个开源项目(第146篇):openpilot - 开源自动驾驶辅助系统,曾在 Consumer Reports 评测中超过特斯拉 Autopilot
人工智能·开源·自动驾驶
吴佳浩13 小时前
AI 工程师知识地图:模型格式、框架、部署工具一次讲明白
人工智能·aigc·ai编程
IT_陈寒14 小时前
Java的Date类又坑了我一次,改用时间戳真香
前端·人工智能·后端
码农胖大海14 小时前
AI额度不够用的解决方案
人工智能
后端小肥肠14 小时前
小红书虚拟商品怎么做?我先用 Skill 跑通了壁纸品类
人工智能·aigc·agent
feiyu_gao14 小时前
从零搭建个人 AI 工作台:一个管理者的 3 个月实验
人工智能·aigc·团队管理
程序员cxuan15 小时前
一句话,让你用上 GPT-5.6
人工智能·后端·程序员
机器之心15 小时前
AI圈刚开始谈Loop Engineering,两位95后博士已经盯上了人类闭环数据
人工智能·openai