hugging face官网打不开,bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad模型无法下载到本地

文章讲述了作者在使用BERT预训练模型做问答任务时遇到的下载问题,包括无法访问HuggingFace官网、下载错误和文件完整性问题。最终作者通过GitLFS下载并正确配置了bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad模型的解决过程。

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最近在用bert预训练模型做问答任务时,想要下载bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad模型,但是打不开hugging face官网,下载不了该模型。这一问题困扰了我很久,但终于还是解决了 hh~

如果对大家有帮助的话,也希望大家能多多点赞、收藏加关注哦~  你们的每一份赞同都是我创作的动力呀~~hh 【比心】【比心】【比心】


hugging face官网打不开怎么解决

我经过很长时间的网上搜索,终于找到了一个网址:modelee/bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad (gitee.com)

这里面有bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad模型相关的所有文件,下载下来就行了。

直接下载zip文件运行程序还是报错怎么办

我从上面的 网址下载下来zip文件,放到py文件所在目录下之后,运行程序,还是会报错,

ValueError: Connection error, and we cannot find the requested files in the cached path. Please try again or make sure your Internet connection is on.

这又怎么解决呢? 

我尝试将文件路径替换成绝对路径,还是会报错,说我下载的这个文件方法不规范,没有经过lfs就直接下载了,我上网查了一下,发现这样下载可能会造成部分文件损失,即不能无损下载文件。于是我就又去查了通过lfs下载的具体方法,如下:

1、打开pytorch虚拟环境的命令行,我这里是anaconda prompt,输入:

pip install git-lfs

下载lfs。

2、然后输入:

git lfs install

初始化lfs。

3、通过lfs下载bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad模型。

git lfs clone https://gitee.com/modelee/bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad.git

然后将程序中的文件路径替换成该模型的下载路径,例如,

# 原本的文件路径是'./bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad'
model=BertForQuestionAnswering.from_pretrained('./bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad')
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('./bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad')


# 修改成该模型下载路径(绝对路径)之后

model=BertForQuestionAnswering.from_pretrained('C:/Users/xxx/bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad')
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('C:/Users/xxx/bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad')

然后即可成功运行程序,得出结果。


以上就是我所遇到的问题及相应的解决方案了,希望可以帮助到大家哦~ 

### 基于 Transformer 的算法及其应用 #### 1. 自然语言处理中的 Transformer 应用 Transformer 是一种基于注意力机制的架构,最初由 Vaswani 等人在 2017 年提出[^3]。它通过引入自注意力机制(Self-Attention Mechanism),使得模型能够并行化计算,并在序列长度较长的情况下表现优异。 在自然语言处理领域,Transformer 已经成为主流架构之一。以下是几个重要的应用场景: - **机器翻译** Transformer 被广泛应用于神经机器翻译任务中。相比于传统的循环神经网络(RNN),Transformer 提供了更高的效率和更好的性能[^3]。 - **文本生成** 文本生成是 Transformer 的另一重要应用方向。例如 GPT 系列模型利用单向自回归的方式生成高质量的文本[^1]。 - **问答系统** BERT 及其变种模型通过双向编码器结构,在问答任务中表现出色。这些模型可以理解上下文关系,从而更精准地回答问题[^1]。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad') def answer_question(question, text): inputs = tokenizer.encode_plus(question, text, add_special_tokens=True, return_tensors="pt") start_scores, end_scores = model(**inputs) all_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"][0]) answer = ' '.join(all_tokens[torch.argmax(start_scores): torch.argmax(end_scores)+1]) return answer ``` --- #### 2. 计算机视觉中的 Transformer 应用 尽管 Transformer 最初设计用于处理文本数据,但它也被成功迁移到计算机视觉领域。以下是一些典型的应用场景: - **图像分类** Vision Transformers (ViT) 将图像分割成固定大小的小块,并将这些小块视为“词”,送入 Transformer 中进行特征提取和分类[^1]。 - **对象检测** DETR(End-to-End Object Detection with Transformers)是一种端到端的对象检测方法,它结合了 Transformer 编码器解码器结构来完成目标定位和类别预测的任务[^1]。 - **掩码图像建模** MIM 方法借鉴了 NLP 领域的 Masked Language Model 思想,通过对部分像素施加遮罩操作,让模型学习重建原始图像的内容[^1]。 --- #### 3. 多模态任务中的 Transformer 随着跨模态学习的发展,Transformer 在多模态任务上的潜力逐渐显现出来。例如 CLIP 模型通过联合优化文本和图像嵌入空间,实现了零样本迁移的能力;而 DALL·E 则展示了如何生成复杂的合成图片[^1]。 --- #### 4. 知识蒸馏与轻量化 为了降低 Transformer 模型的复杂度,知识蒸馏技术被广泛应用。这种方法允许较大的教师模型指导较小的学生模型的学习过程,从而使后者能够在保持较高精度的同时具备更低的推理成本[^4]。 --- ### 示例代码:使用 Hugging Face 实现简单的文本分类任务 下面是一个基于 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 库实现的情感分析例子: ```python from transformers import pipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english") result = classifier("I love programming!") print(result) ``` ---
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