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
不爱记笔记1 分钟前
音视频转笔记工具横评2026,通义听悟、Ai好记、NotebookLM 实测对比
人工智能·笔记·ai·音视频·飞书·obsidian
Highcharts.js11 分钟前
如何下载使用Highcharts Grid 开发web可编辑表格
前端·人工智能·grid 表格·web 表格·在线编辑表格·highcharts表格安装·表格开发工具
服装 AI 增长黑客24 分钟前
AI落地服装店:从流量焦虑到经营闭环,哪些能力真实可用?
人工智能
weiwin12327 分钟前
MAF 入门(7):在 MAF 中使用 RAG
人工智能
JuiceFS31 分钟前
GPFS、Alluxio、JuiceFS 怎么选?一文看懂架构与适用场景
人工智能·后端
爱吃程序猿的喵34 分钟前
LingBot-Map 复现与原理剖析:基于 Geometric Context Transformer 的流式 3D 重建
人工智能·python·深度学习·计算机视觉·3d·transformer
俊哥V42 分钟前
每日 AI 研究简报 · 2026-07-23
人工智能·ai
a11177644 分钟前
基于PyTorch的动物图像识别系统 开源
人工智能·pytorch·python
Xzaveir_7771 小时前
企业号码负面标记治理:认证、申诉与合规事件的三轨模型
大数据·网络·人工智能·科技·产品经理
武子康1 小时前
1.2GB 离线语音 Agent 真正值得复用的不是 908ms:四阶段职责 + 状态感知 Tool Schema + 可观测时间锚点
人工智能·后端·agent