本地导入bert–base–chinese
时间: 2025-06-28 10:05:29 浏览: 18
### 加载和使用本地 `bert-base-chinese` 模型
为了在本地环境中成功加载并使用预训练的 `bert-base-chinese` 模型,需遵循特定步骤来确保所有必要的文件都已正确准备,并通过适当的方式调用这些资源。
#### 准备工作
首先确认已经下载了完整的 `bert-base-chinese` 文件夹至本地磁盘。该文件夹应包含如下几个重要组成部分:
- 配置文件 (`config.json`)
- 权重文件 (通常为 `.bin` 或者 `.ckpt` 格式)
- Tokenizer 字典 (`vocab.txt`)
一旦上述文件准备好,则可以通过 Hugging Face 提供的 Transformers 库来进行模型加载:
```python
from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('./path_to_bert_base_chinese/') # 替换为实际路径[^1]
model = BertModel.from_pretrained('./path_to_bert_base_chinese/')
```
这里假设 `./path_to_bert_base_chinese/` 是存储有 `bert-base-chinese` 所有必需组件的目标目录的位置。注意,在此命令中指定了相对路径;如果是在不同位置运行脚本的话,请调整成绝对路径形式。
对于想要执行推理任务的情况,建议包裹一层 `torch.no_grad()` 上下文管理器以节省内存空间以及加速处理速度:
```python
import torch
text = "你好世界"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
```
这段代码展示了如何利用 Python 和 PyTorch 对一段简单的中文字符串进行编码,并获取其最后一层隐藏状态表示作为特征向量输出[^3]。
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