pytorch的transformer会自动连接huggingface.co

不完全正确。PyTorch中的Transformer并不会自动连接到Hugging Face的API（huggingface.co），但是Hugging Face提供了一个名为 Transformers 的Python库，它是基于PyTorch实现的，并且可以方便地加载和使用预训练的Transformer模型。这个库可以通过pip安装并在Python中使用。所以，如果你想使用Hugging Face的预训练模型，你需要安装 Transformers 库并从Hugging Face下载模型。

相关问题

huggingface.co连接超时

当从Hugging Face下载和导入预训练模型时，可能会遇到连接超时的问题。这个问题可以有多种解决办法。

一种解决办法是手动下载模型文件，并将其放置在本地目录中。您可以进入Hugging Face官网的预训练模型页面，并搜索您需要下载的模型。然后，进入该模型的下载页面。通常情况下，json文件或txt文件已经下载完成。您可以在以下路径中找到对应的文件夹（在Windows环境下）：C:\Users\用户名\.cache\huggingface\hub。在该文件夹中，找到一个已经创建的文件夹，其命名类似于"models–princeton-nlp–sup-simcse-bert-base-uncased"（以我使用的预训练模型为例，命名可能会有所不同）。然后，将下载的PyTorch模型放置在该文件夹下的snapshots文件夹中即可解决问题。如果该文件夹不存在，您可以按照上述命名规则自行创建一个文件夹，并将模型下载页面中的所有文件都下载并放置在相应的位置。

另一种解决办法是降级requests库的版本为2.27.1，并在程序文件的开头添加以下代码片段：

import os
os.environ['CURL_CA_BUNDLE'] = ''

这段代码会将CURL_CA_BUNDLE环境变量设置为空字符串。这样做可以修复问题。

wget https://huggingface.co/gpt2-large/resolve/main/pytorch_model.bin -O ./model/pytorch_model.binwget https://huggingface.co/gpt2-large/resolve/main/config.json -O ./model/config.json这串代码怎么运行

这串代码是用于从 Hugging Face 模型中心下载 GPT-2 Large 模型的 PyTorch 权重和配置文件，并将它们保存在本地的 `./model` 目录下。

要运行这段代码，需要打开终端或命令行界面，进入你想要保存模型的目录，然后输入以下两行命令（一行一行地输入并执行）：

wget https://huggingface.co/gpt2-large/resolve/main/pytorch_model.bin -O ./model/pytorch_model.bin
wget https://huggingface.co/gpt2-large/resolve/main/config.json -O ./model/config.json

这样就会在当前目录下创建一个名为 `model` 的文件夹，并在其中下载并保存 GPT-2 Large 模型的权重和配置文件。需要注意的是，这段代码需要在支持 `wget` 命令的环境下运行，比如 Linux 或 macOS 系统下的终端。如果你在 Windows 上运行这段代码，可能需要先安装 `wget` 或者使用其他下载工具来替代。