hugging face模型下载指定路径
时间: 2023-09-07 18:15:48 浏览: 102
您可以使用Hugging Face的`torch.save`函数将模型保存到指定路径。以下是一个示例代码:
```python
from transformers import GPT2LMHeadModel
# 加载模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
# 保存模型到指定路径
save_path = "/path/to/save/model"
torch.save(model.state_dict(), save_path)
```
在上述代码中,您需要替换`"/path/to/save/model"`为您想要保存模型的实际路径。请确保您有写入权限。
相关问题
修改hugging face存储位置
如果您想将Hugging Face模型存储到不同的位置,可以按照以下步骤操作:
1. 打开您的Python编辑器和命令提示符。
2. 首先,您需要使用pip或conda安装huggingface库。您可以在pip或conda中输入以下命令来安装huggingface:
```
pip install transformers
```
3. 安装完毕后,您需要使用huggingface提供的save_pretrained方法来将模型存储到不同位置。save_pretrained方法需要输入两个参数:1) 您想要存储模型的路径;2) 您要传递给模型的模型配置。以下是一个示例:
```
from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 将模型存储到不同位置
model.save_pretrained('path/to/new/location')
tokenizer.save_pretrained('path/to/new/location')
```
4. 当您运行该脚本时,您会看到模型和tokenizer成功存储到了指定位置。现在,您可以在新目录中使用该模型和tokenizer,同时在脚本中也可以使用它们。
Hugging Face官网上那个类型的文件才是的预训练模型和其权重。
Hugging Face官网提供了多种不同类型的模型文件,其中包括:
- `config.json`:模型的配置文件,包括模型的超参数和架构。
- `pytorch_model.bin`:PyTorch版的预训练权重文件。
- `tf_model.h5`:TensorFlow版的预训练权重文件。
- `vocab.txt`:BERT模型的词汇表文件。
如果您需要使用PyTorch版的BERT预训练模型,则需要下载 `config.json` 和 `pytorch_model.bin` 两个文件。您可以通过 `from_pretrained` 方法将这些文件加载到您的模型中,如下所示:
```python
from transformers import BertModel
model = BertModel.from_pretrained('/path/to/local/directory/containing/weights')
```
在这里,您需要将 `/path/to/local/directory/containing/weights` 替换为您保存BERT权重的本地目录的路径。