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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
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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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model_name = 'KenjieDec/Time-Travel-Rephotography_stylegan2-ffhq-config-f'
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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)
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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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+
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model_name = 'KenjieDec/Time-Travel-Rephotography_vgg_face_dag'
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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)
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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)
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model_name = 'D:\premodel\checkpoint_b'
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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)
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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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+
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model_name = 'D:\premodel\checkpoint_g.pt'
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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)
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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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model_name = 'D:\premodel\checkpoint_gb.pt'
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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)
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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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model_name = 'clearspandex/face-parsing'
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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)
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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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