【深度学习】Bert下载和使用（以bert-base-uncased为例）
- 代码报错
- 报错原因
- 解决方法
- 解决步骤
- 1.进入Hugging Face，检索bert-base-uncased
- 2.点击Files and versions
- 3.下载文件
- 4.下载的文件放入文件夹
- 5.代码修改
代码报错
bert = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this model, couldn't find it in the cached files and it looks like .
报错原因
无法连接到 ‘https://huggingface.co’ 来加载此模型，在缓存文件中也找不到它
解决方法
将模型下载，离线加载模型
解决步骤
1.进入Hugging Face，检索bert-base-uncased
Hugging Face链接（需要梯子）：https://huggingface.co/
2.点击Files and versions
3.下载文件
红色圈中部分全下，剩下的是对应不同框架的模型。pytorch的代码，就下载pytorch_model.bin（图中标记的地方）。
4.下载的文件放入文件夹
放置进入代码根目录，如bert_localpath文件夹。
5.代码修改
model_path = "./bert_localpath"
bert = BertModel.from_pretrained(model_path)
