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
acrel74 分钟前
化工企业能源管理体系下智能化技术实践与探索
网络·人工智能
ZEB11069 分钟前
博彦科技董事长、总经理韩洁:AI必须扎根具体行业业务场景
人工智能·科技
梦帮科技14 分钟前
万亿 Token 工业级语料洗炼:MinHash LSH 兆级去重、语义纯化与元提示词泄漏绝对阻断
人工智能·深度学习·神经网络·生成对抗网络·自然语言处理·数据挖掘
百无聊赖是也非也15 分钟前
从被动应对到开放生态:中国模型为何崛起
人工智能·大模型
RPAdaren15 分钟前
AI 智能体概念别混淆!按执行深度分为五类:从聊天助手到企业级平台
人工智能
DP DPharness23 分钟前
拆开 webnovel-writer 的 Story System:从运行时合同到投影重放
人工智能·dpharness
素男35 分钟前
叫沉默的,和叫留白的——一次改名记
人工智能·agent·self-becoming·ai长期记忆·ai自我介绍
IT古董37 分钟前
《FDE前沿部署工程师实战教程》23 - Enterprise AI Event Bus:事件驱动、消息队列与AI工作流自动触发
大数据·数据库·人工智能
枫叶丹440 分钟前
AI 的记忆不是数据库:长期个性化如何避免过期与污染
人工智能·chatgpt·开源·agent·codex
阿尔法工场研究院41 分钟前
宇树们不想重蹈新造车的覆辙
大数据·人工智能·科技·机器人