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
回眸&啤酒鸭19 小时前
【回眸】Minicart 电商购物车核心功能落地指南
人工智能
一隅论数智19 小时前
给AI一张“业务概念地图“:本体如何从哲学走向企业智能
大数据·人工智能·经验分享·笔记·学习·学习方法·政务
AI的探索之旅19 小时前
97 个 OpenCV 实例(三十):双目立体,从标定到点云
人工智能·opencv·计算机视觉
AlbertZein19 小时前
Step-5-Preview 上手实测:3D 游戏、金融分析、网页设计一次跑完
人工智能·aigc
LaughingZhu19 小时前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-09-19
人工智能·深度学习·神经网络·搜索引擎·百度
美狐美颜SDK开放平台20 小时前
开发直播APP时如何接入视频美颜SDK?开发流程与注意事项
android·人工智能·计算机视觉·音视频·直播美颜sdk
wukangjupingbb20 小时前
智能网联汽车安全能力框架
人工智能
龙亘川20 小时前
明月照湾区,智启新赛道:从顶流文旅IP盛会看智慧文旅升级路径
人工智能·智慧城市·开源软件·数据可视化
飞猫的边缘AI20 小时前
边缘AI应用:家用AI摄像头怎么做数据训练?
人工智能·边缘计算·ai算法·边缘ai