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
小白编程锤炼2 分钟前
深入解析:质量门禁
人工智能·算法·架构·vibe-coding
Ares-Wang2 分钟前
AI》》 监督学习,无监督学习,半监督学习、强化学习 、深度学习 统计学的常用方法
人工智能·深度学习·学习
江瀚视野4 分钟前
DeepWay深向盈利拐点趋近意味着什么?
大数据·人工智能
爱学习的张大11 分钟前
KG与LLM:大模型时代的智能规划
人工智能
三维重建-光栅投影28 分钟前
线性代数之超定方程使用最小二乘求解
人工智能·线性代数
老码观察38 分钟前
数环通iPaaS知识库选型实践:从技术评估到RAGFlow深度调优
人工智能·agent·知识库
从零开始的奋豆38 分钟前
从零构建 ClaudeCode 风格的 AI 编程助手:Code Agent 完整架构解析
人工智能·架构
多年小白44 分钟前
【行情复盘】2026年5月12日(周二)
人工智能·科技·机器学习·ai·金融
智享食事1 小时前
从能说到能做:OpenClaw技能系统完全解析
人工智能
闵孚龙1 小时前
Claude Code Plan Mode 计划模式全解析:先规划后执行、审批流、计划文件、Auto Mode、多 Agent 协同
大数据·人工智能