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
光锥智能几秒前
AI应用WAIC“抢跑”:热闹是真,但差异化是假
大数据·人工智能
某林2126 分钟前
履带小车底盘stm32F103RCT6开发
人工智能·stm32·单片机·嵌入式硬件·架构·人机交互·ros2
逸模10 分钟前
多业态连锁,如何同步铺开各类门店
大数据·人工智能·笔记·工程·公装·连锁店
音视频牛哥12 分钟前
AI浪潮下,实时音视频SDK正在经历怎样的价值重构?
人工智能·音视频·实时音视频·rtmp推流·低延迟rtsp播放器·低延迟rtmp播放器·rtsp转rtmp推流
ShallWeL15 分钟前
Orin 上用 Docker 跑通目标检测功能
人工智能·目标检测·docker·容器
xd18557855515 分钟前
家电选购参谋 —— 鸿蒙AI智能助手开发全流程解析
人工智能·华为·harmonyos·鸿蒙
秦先生在广东15 分钟前
Moonshine Voice:专为实时语音而生的端侧 ASR 工具包
人工智能
不爱记笔记16 分钟前
2026 WAIC大会亮点解析!超节点、机器人与AI应用全面开花
人工智能·ai·机器人·具身智能·deepseek
lichenyang45317 分钟前
AI 入门看了很多,为什么还是不懂?从 Prompt、AI 工具到大模型原理一次讲清楚
人工智能
网易云信24 分钟前
网易智企亮相 2026 世界人工智能大会:一站式企业 AI 应用覆盖三大企业现场
人工智能·aigc·线下活动