相关疑难解决方法(0)

从from_pretrained的文档中，我知道我不必每次都下载预训练的向量，我可以使用以下语法保存它们并从磁盘加载：

  - a path to a `directory` containing vocabulary files required by the tokenizer, for instance saved using the :func:`~transformers.PreTrainedTokenizer.save_pretrained` method, e.g.: ``./my_model_directory/``.
  - (not applicable to all derived classes, deprecated) a path or url to a single saved vocabulary file if and only if the tokenizer only requires a single vocabulary file (e.g. Bert, XLNet), e.g.: ``./my_model_directory/vocab.txt``.

所以，我去了模型中心：

• https://huggingface.co/models

我找到了我想要的模型：

• https://huggingface.co/bert-base-cased

我从他们提供给这个存储库的链接下载了它：

使用掩码语言建模 (MLM) 目标的英语语言预训练模型。它是在本文中介绍的，并首次在此存储库中发布。此模型区分大小写：它区分英语和英语。

存储在：

  /my/local/models/cased_L-12_H-768_A-12/

其中包含：

 ./
 ../
 bert_config.json
 bert_model.ckpt.data-00000-of-00001
 bert_model.ckpt.index
 bert_model.ckpt.meta
 vocab.txt …