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
艾德克斯1 小时前
AI服务器电源POWER SHELF测试破局:HVDC高压架构挑战与ITECH全栈测试方案
人工智能·架构
IvorySQL3 小时前
PG 日报|新增 VACUUM 全维度统计信息补丁迭代
数据库·人工智能·postgresql·ivorysql
QYR_113 小时前
2026年全球氧化锆增韧氧化铝陶瓷市场规模达1.63亿美元,高端制造需求驱动行业持续增长
大数据·人工智能
空中湖4 小时前
AI是如何思考的|AI Agent与AGI:从对话到行动的进阶之路
人工智能·agi
Z-D-K4 小时前
我认为的AGI
人工智能·ai·人机交互·agent·agi
小北的AI科技分享4 小时前
2026视觉检测设备厂家排名:四大主流品牌技术与产品深度测评
人工智能·计算机视觉·视觉检测
江畔柳前堤4 小时前
GO01-Go 语言与主流编程语言深度对比
开发语言·人工智能·后端·微服务·云原生·golang·go
山东云弈创峰科技4 小时前
山东云弈创峰:跨境电商AI自动化中的环境隔离与风控架构
人工智能·架构·自动化
水如烟4 小时前
孤能子视角:三十六计之反客为主——拓扑结构重构
人工智能
世界哪有真情4 小时前
拿人类意识卡 AI?等于用 bug 验收正式产品
前端·人工智能·后端