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@@ -30,12 +30,12 @@ config = BertConfig.from_pretrained(model_name)	# 这个方法会自动从官方
 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
 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
 
-model_name = 'D:\premodel\checkpoint_g.pt'
+model_name = 'D:\premodel\checkpoint_g'
 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）
 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
 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
 
-model_name = 'D:\premodel\checkpoint_gb.pt'
+model_name = 'D:\premodel\checkpoint_gb'
 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）
 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
 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