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@@ -15,4 +15,32 @@ config = BertConfig.from_pretrained(model_name) # 这个方法会自动从官方
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  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
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  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
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  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
17
 
18
+ model_name = 'KenjieDec/Time-Travel-Rephotography_stylegan2-ffhq-config-f'
19
+ 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)
20
+ 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
21
+ 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
22
+
23
+ model_name = 'KenjieDec/Time-Travel-Rephotography_vgg_face_dag'
24
+ 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)
25
+ 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
26
+ model = BertModel.from_pretrained(model_name)
27
 
28
+ model_name = 'D:\premodel\checkpoint_b'
29
+ 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)
30
+ 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
31
+ 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
32
+
33
+ model_name = 'D:\premodel\checkpoint_g.pt'
34
+ 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)
35
+ 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
36
+ 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
37
+
38
+ model_name = 'D:\premodel\checkpoint_gb.pt'
39
+ 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)
40
+ 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
41
+ 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
42
+
43
+ model_name = 'clearspandex/face-parsing'
44
+ 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)
45
+ 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
46
+ 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