原文地址：https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/103666409

今天需要用到pytorch-pretained-bert，但是下載預訓練的模型花費了好長時間，這里來分享以下解決方法，其安裝過程為：

pip install pytorch-pretrained-bert

如果調用BertModel等模型的時候，需要下載相應的預先訓練模型，下載后的文件存放在cache文件夾：~/.pytorch_pretrained_bert/

但是這個下載的過程我是等到了絕望.

后面就自己手動下載了該模型，放到了自己的一個目錄文件夾下（../temp/bert-base-uncased，cache_dir可以不管），然后直接調用：

model = BertModel.from_pretrained('../temp/bert-base-uncased', cache_dir=temp_dir)

然后就可以正常加載自己下載的模型了。預訓練模型的下載鏈接為：

PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP = {

'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased.tar.gz",

'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased.tar.gz",

'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased.tar.gz",

'bert-base-multilingual': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual.tar.gz",

'bert-base-chinese': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese.tar.gz",

}

如果自己下載很慢，可以求助一些下載代理或者找國外的朋友幫你下載。

相應的vocab的文件下載地址為：

PRETRAINED_VOCAB_ARCHIVE_MAP = {

'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt",

'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased-vocab.txt",

'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased-vocab.txt",

'bert-large-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-cased-vocab.txt",

'bert-base-multilingual-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-uncased-vocab.txt",

'bert-base-multilingual-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-cased-vocab.txt",

'bert-base-chinese': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese-vocab.txt",

}

參考文獻

[1].?BERT-Pytorch demo初探.?https://zhuanlan.zhihu.com/p/50773178

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pytorch-pretrained-bert的模型下载慢的问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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