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
云和数据.ChenGuang5 小时前
Python 重写(Override)深度解析:从 MRO 到 super() 的完整机制
java·开发语言·人工智能·python·langchain·1024程序员节
西西木科技丨Shopify开发机构5 小时前
CalDigit TS4案例:AI产品图的Shopify整站接入与验收
人工智能·shopify·独立站
2601_965448876 小时前
AI视频制作:做系列节气民俗视频音色不统一,AI 音色克隆省事的方法
人工智能·机器学习·音视频
美狐美颜SDK开放平台6 小时前
视频美颜SDK试用DEMO阶段应该测试什么?直播APP接入实操指南
开发语言·人工智能·深度学习·音视频·美颜sdk·直播美颜sdk·第三方美颜sdk
HRaitest6 小时前
秋招技术岗招聘提效:三类 AI 招聘方案的技术底层与选型逻辑
大数据·人工智能·求职招聘·ai-native
天远数科6 小时前
零信任架构实战:基于天远企业股权变更构建自动化商业银行对公授信存续期股权异动与资产抽逃预警网关
运维·人工智能·架构·自动化
车软学堂6 小时前
从测试转开发,到底要补什么
网络·人工智能·python·功能测试·单片机·车载系统·自动化
海盗12347 小时前
AI 新闻日报 10-28:Atria Dawn 完整版开源、Cursor Agent SDK 转正、Genie 4 实时世界模型
人工智能·机器人·开源·人工智能aigc
志尊宝7 小时前
AI原生前端开发(035):AI时代的工程化最佳实践总结
人工智能·ai-native
冬奇Lab7 小时前
一天一个开源项目(第251篇):Claude SEO —— 装进 Claude Code 的 SEO 审计团队,26 个子技能 + 19 个专家 Agent 并行体检网站
人工智能·开源