近期做实验频繁用到BERT，所以想着下载下来使用，结果各种问题，网上一搜也是简单一句：xxx.from_pretrained("改为自己的路径")
我只想说，大坑！！！
废话不多说：
1.下载模型文件：
不管你是从hugging-face还是哪里下载来的模型（pytorch版）文件夹，应该包含以下三个文件：
- config.json
- vocab.txt
- pytorch_model.bin
具体都是什么内容，不做介绍，你也不需要知道
2.更改文件名！！(坑点1)
很多下载的模型文件夹里面上述三个文件名字可能会有不同，一定要注意！以清华OpenCLaP上下载下来的民事BERT为例，其中包含了三个文件对应的名字为：
- bert_config.json 看到没有！！这个前面多了个bert_,一定要改掉！
bert_config.json - vocab.txt
- pytorch_model.bin
三个文件一定要与第一步中的结构一样，名字也必须一样
3.将文件放入自己的文件夹
这里我们在自己的工程目录里新建一个文件夹：bert_localpath,将三个文件放入其中，最终结构如下：
bert_localpath
config.json
vocab.txt
pytorch_model.bin
4.加载（坑点2）
使用 .from_pretrained("xxxxx")方法加载，本地加载bert需要修改两个地方，一是tokenizer部分，二是model部分：
step1、导包： from transformers import BertModel，BertTokenizer
step2、载入词表： tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("./bert_localpath/") 这里要注意！！除了你自己建的文件夹名外，后面一定要加个/，才能保证该方法找到你的vocab.txt
step3、载入模型： bert = BertModel.from_pretrained("./bert_localpath") 然后，这个地方又不需要加上/
5.使用
至此，你就能够使用你的本地bert了！！例如~outputs = bert(input_ids, token_type_ids, attention_mask)来获得token的编码输出output
over，网上很多教程对小白很不友好，记录一下自己的踩坑，希望能帮到你，如果觉得我写的有问题的或者太简单的，可以去看看其他人的
