最近需要跑一些模型，都需要用到pytorch-pretrained-bert来进行预处理训练，但是服务器上面下载或者没有外网的情况下真的很慢，最后还会失败，经过搜寻资料，解决方式如下: 如果你有外网，可以直接下载安装
pip install pytorch-pretrained-bert但大多数情况下这个都用不了，所以接下来就是解决方法了
如果调用BertModel等模型的时候，需要下载相应的预先训练模型，下载后的文件存放在cache文件夹：~/.pytorch_pretrained_bert/
但是这个下载的过程我是等到了绝望.
后面就自己手动下载了该模型，放到了自己的一个目录文件夹下（…/temp/bert-base-uncased，cache_dir可以不管），然后直接调用：
model = BertModel.from_pretrained('../temp/bert-base-uncased', cache_dir=temp_dir)然后就可以正常加载自己下载的模型了。预训练模型的下载链接为：
PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP = { 'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased.tar.gz", 'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased.tar.gz", 'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased.tar.gz", 'bert-base-multilingual': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual.tar.gz", 'bert-base-chinese': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese.tar.gz", }如果自己下载很慢，可以求助一些下载代理或者找国外的朋友帮你下载。
相应的vocab的文件下载地址为：
PRETRAINED_VOCAB_ARCHIVE_MAP = { 'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt", 'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased-vocab.txt", 'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased-vocab.txt", 'bert-large-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-cased-vocab.txt", 'bert-base-multilingual-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-uncased-vocab.txt", 'bert-base-multilingual-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-cased-vocab.txt", 'bert-base-chinese': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese-vocab.txt", }参考文献 [1]. BERT-Pytorch demo初探. https://zhuanlan.zhihu.com/p/50773178
转自：https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/103666409
