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
AI服务老曹7 小时前
AI视频分析API常见问题和排查清单
人工智能·音视频
youngerwang8 小时前
【从“聊天“到“执行“:MATLAB Agentic AI + MCP Server 实战——以 5G NR PDSCH 波形仿真为例】
人工智能·5g·matlab
沸速存储8 小时前
CPU 和 GPU 核心差别在哪?为什么 AI 训练离不开 GPU
服务器·人工智能·科技·嵌入式硬件·电脑
leoZ2318 小时前
AI 辅助开发的五道坎
开发语言·人工智能·视觉检测·bert·php·超分辨率重建·openvino
火云牌神8 小时前
前后端分离:约束 AI 分工,避免接口耦合与职责错乱
人工智能·系统架构·ai编程·前后端分离·vibecoding
凌杰8 小时前
关于机器恐惧症的个人观点汇总
人工智能
IT_陈寒8 小时前
Vue的v-for不听话?我被这个Key的坑整懵了
前端·人工智能·后端
水獭比特9 小时前
localhost 不是安全边界:给 Agent Web 入口补上四层门禁
人工智能·python
赟爸9 小时前
直播切片素材杂乱不好复用,易元AI要怎么处理
大数据·人工智能·python
文叔叔9 小时前
我开源了一个 Codex Desktop ↔ Claude Desktop 双向调用工具
人工智能