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
AI_小站17 小时前
6个GitHub爆火的免费大模型教程,助你快速进阶AI编程
人工智能·langchain·github·知识图谱·agent·llama·rag
xindoo17 小时前
GitHub Trending霸榜!深度解析AI Coding辅助神器 Superpowers
人工智能·github
时间之里17 小时前
【深度学习】:RF-DETR与yolo对比
人工智能·深度学习·yolo
北京阿法龙科技有限公司17 小时前
数智化升级:AR 智能眼镜驱动工业运维效能革新
人工智能
风落无尘17 小时前
《智能重生:从垃圾堆到AI工程师》——第二章 概率与生存
大数据·人工智能
j_xxx404_17 小时前
Linux:静态链接与动态链接深度解析
linux·运维·服务器·c++·人工智能
收获不止数据库17 小时前
达梦9发布会归来:AI 时代,我们需要一款什么样的数据库?
数据库·人工智能·ai·语言模型·数据分析
hhb_61817 小时前
AI全栈编程生存指南
人工智能
AI-Frontiers17 小时前
transformer进阶之路:#2 工作原理详解
人工智能·深度学习·transformer
科研前沿18 小时前
2026 数字孪生前沿科技:全景迭代报告 —— 镜像视界生成式孪生(Generative DT)技术白皮书
大数据·人工智能·科技·算法·音视频·空间计算