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
外参财观1 天前
流量变现的边界:携程金融按下暂停键后的冷思考
大数据·人工智能·金融
人工智能AI技术1 天前
能用C#开发AI吗?
人工智能·c#
whitelbwwww1 天前
车牌识别--obb识别车框
人工智能
果粒蹬i1 天前
AI系统故障诊断:模型崩溃、算力瓶颈与数据漂移的识别与解决策略
人工智能
CCPC不拿奖不改名1 天前
两种完整的 Git 分支协作流程
大数据·人工智能·git·python·elasticsearch·搜索引擎·自然语言处理
Coding茶水间1 天前
基于深度学习的交通标志检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
开发语言·人工智能·深度学习·yolo·目标检测·机器学习
飞Link1 天前
【论文笔记】《Deep Learning for Time Series Anomaly Detection: A Survey》
rnn·深度学习·神经网络·cnn·transformer
亿信华辰软件1 天前
构建智慧数据中台,赋能饮料集团全链路数字化转型新引擎
大数据·人工智能·云计算
大模型实验室Lab4AI1 天前
西北工业大学 StereoMV2D 突破 3D 物体检测深度难题,精度与效率兼得
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
旷野说1 天前
打造 36Gbps 超高速本地机器学习开发环境
人工智能·机器学习