在镜像网站上,你可以找到BERT-base-uncased的下载链接,并下载相应的.tar.gz压缩包。 2. 通过Amazon S3存储桶下载 另一种常见的下载方式是直接访问Amazon S3存储桶,其中包含了Hugging Face托管的多种预训练模型。对于BERT-base-uncased,其下载链接为:https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base...
|--->bert-base-uncased 下载好的bert-base-uncased预训练模型的文件,放在名为bert-base-uncased文件夹下 |--->run.py 加载执行预训练模型的文件 run.py代码如下: fromtransformersimportBertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("./bert-base-uncased") model = BertModel.from_pretra...
进去之后,向下的箭头,点击就能下载文件了。 bert-base-uncased链接:https://hf-mirror.com/google-bert/bert-base-uncased/tree/main 因为我常用的是pytorch版本,所以需要下载的东西为: 这些文件都放到一个文件夹里,然后用transformers库调用即可。 from transformers import BertModel,BertTokenizer BERT_PATH = '/my...
Bert下载和使用(以bert-base-uncased为例) Bert官方github地址:https://github.com/google-research/bert?tab=readme-ov-file 在github下载: 在huggingface(地址)下载config.json和pytorch_model.bin 将github下载的解压,并将huggingface下载的config.json和pytorch_model.bin放到解压后的文件夹:...
git clone https://huggingface.co/bert-base-uncased and from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="bert-base-uncased") But nothing seems to work and I am getting the https connection error. "HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries excee...
打开下载源链接:访问BERT模型的下载链接,通常是一个压缩文件(如.tar.gz或.zip)。 选择合适的模型:BERT模型有多个版本和不同的配置,根据自己的需求选择合适的模型。常见的版本有BERT-Base和BERT-Large,它们的区别在于模型的大小和训练数据量。 点击下载链接:点击下载链接开始下载BERT模型的压缩文件。
Bert_Base_Uncased_for_Pytorch ├── bert_config.json //bert_base模型网络配置参数 ├── bert_base_get_info.py //生成推理输入的数据集二进制info文件 ├── bert_preprocess_data.py //数据集预处理脚本,生成二进制文件 ├── ReadMe.md //此文档 ├── bert_base_uncased_atc.sh //onnx模型...
1.在下载模型的源码包。 2.在https://github.com/google-research/bert下方下载我们需要的预训练模型文件, BERT-Base,Uncased:12-layer,768-hidden,12-heads,110MparametersBERT-Large,Uncased:24-layer,1024-hidden,16-heads,340MparametersBERT-Base,Cased:12-layer,768-hidden,12-heads,110MparametersBERT-Large...
bert-base-uncased预训练模型_bert-base-uncased fo**er上传420.07 MB文件格式bin自然语言处理 来自https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main (0)踩踩(0) 所需:1积分