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
一切尽在,你来6 分钟前
1.1 AI大模型应用开发和Langchain的关系
人工智能·langchain
Coder_Boy_13 分钟前
基于Spring AI的分布式在线考试系统-事件处理架构实现方案
人工智能·spring boot·分布式·spring
Light6027 分钟前
智链未来:彭山物流园区从物理基建到数据智能体的全维度构建方案
人工智能·系统架构·数字孪生·智慧物流·实施路径·彭山项目
AI资源库30 分钟前
GLM-4.7-Flash模型深入解析
人工智能·语言模型
一切尽在,你来1 小时前
1.2 LangChain 1.2.7 版本核心特性与升级点
人工智能·langchain
LYFlied1 小时前
AI大时代下前端跨端解决方案的现状与演进路径
前端·人工智能
深蓝电商API1 小时前
图片验证码识别:pytesseract+opencv入门
人工智能·opencv·计算机视觉·pytesseract
.Katherine௰1 小时前
AI数字人模拟面试机器人
人工智能
光影少年1 小时前
AI 前端 / 高级前端
前端·人工智能·状态模式
zhangshuang-peta1 小时前
OpenCode vs Claude Code vs OpenAI Codex:AI编程助手全面对比
人工智能·ai agent·mcp·peta