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
June bug2 小时前
【HCIA- AI(正课)】2.2 神经网络组成
人工智能·深度学习·神经网络
TAN-90°-2 小时前
Deep Learning for Computer Vision——Recurrent Neural Networks
数据结构·人工智能·rnn·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉
海兰2 小时前
【应用】Ubuntu 24 搭建大数据 & AI 应用云原生容器化实践
大数据·人工智能·ubuntu
ZGi.ai2 小时前
ZGI 父子分块:连接检索片段与完整上下文
人工智能·算法·知识库·企业ai·zgi·父子分块
yyywxk2 小时前
ICCV 2025 目标检测(object detection)方向上接收论文总结
人工智能·目标检测·计算机视觉
欧特克_Glodon2 小时前
OpenCV计算机视觉开发入门与实践<十七>:点运算与灰度变换概述
c++·人工智能·opencv·计算机视觉
chen_zn952 小时前
《VLA 系列》MemoryVLA++ | 感知-认知记忆 | 潜空间未来想象 | 论文与源码边界解析
人工智能·具身智能·vla
狂云歌2 小时前
AI时代,学什么,怎么学
人工智能·学习
Allen_LVyingbo2 小时前
医疗AI可扩展网格信息系统中网格计算技术的智能优化
大数据·人工智能·python·算法·机器学习·django·健康医疗