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
云烟成雨TD10 分钟前
Agent Scope Java 2.x 系列【3】从零构建 ReActAgent
java·人工智能·agent
❀抽抽15 分钟前
证件照制作API接入指南:700+规格一键生成
大数据·网络·人工智能
Promise微笑16 分钟前
绝缘油介损(油介损)测试仪的深层机理、技术演进与精准诊断策略
大数据·网络·人工智能
开发者小布20 分钟前
Claude Code 国内配置完整指南:通过中转 API 实现稳定访问(macOS / Linux / Windows)
人工智能
大C聊AI27 分钟前
通用大模型纷纷收费,垂直场景AI工具的价值正在被重估
大数据·人工智能·机器学习·办公效率·ai 工具·智标领航·ai 辅助办公
苏州邦恩精密31 分钟前
2026江苏GOM三维扫描仪定制厂家找哪家?企业数字化转型视角
人工智能·机器学习·3d·自动化·制造
python-码博士32 分钟前
PyTorch 从零实现 Flow Matching:训练、采样、画图一条龙
人工智能·pytorch·python
砍光二叉树35 分钟前
一文打通 AI 认知:LLM、Agent、MCP、Skill 完整体系
人工智能·llm·agent·skill·mcp
努力写A题的小菜鸡44 分钟前
PyTorch 图像预处理 transforms 与 TensorBoard 可视化 (自己学习记录)
人工智能·pytorch·学习