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@@ -10,7 +10,7 @@ config_path = 'D:/Transformers-Bert/bert-base-chinese/config.json' # 用户下
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  config = BertConfig.from_pretrained(config_path)
11
 
12
  from transformers import BertTokenizer,BertModel
13
- model_name = 'hfl/chinese-roberta-wwm-ext'
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  config = BertConfig.from_pretrained(model_name) # 这个方法会自动从官方的s3数据库下载模型配置、参数等信息(代码中已配置好位置)
15
  tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) # 这个方法会自动从官方的s3数据库读取文件下的vocab.txt文件
16
  model = BertModel.from_pretrained(model_name) # 这个方法会自动从官方的s3数据库下载模型信息
 
10
  config = BertConfig.from_pretrained(config_path)
11
 
12
  from transformers import BertTokenizer,BertModel
13
+ model_name = 'KenjieDec/Time-Travel-Rephotograph_e4e_ffhq_encode'
14
  config = BertConfig.from_pretrained(model_name) # 这个方法会自动从官方的s3数据库下载模型配置、参数等信息(代码中已配置好位置)
15
  tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) # 这个方法会自动从官方的s3数据库读取文件下的vocab.txt文件
16
  model = BertModel.from_pretrained(model_name) # 这个方法会自动从官方的s3数据库下载模型信息