Pytorch 移除已下载的tensorflow和pytorch（Hugging face）模型

在本文中，我们将介绍如何在使用Pytorch时，移除已下载的tensorflow和pytorch（Hugging face）模型。经常地，我们在使用深度学习框架Pytorch时可能需要下载和使用一些预训练模型，但是这些模型可能会占用很大的存储空间，或者我们不再需要它们。因此，学会如何删除这些不需要的模型是非常有用的。

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1. Pytorch移除已下载的tensorflow模型

首先，我们讨论如何移除已下载的tensorflow模型。在Pytorch中，我们可以使用torch.hub.load方法来下载和使用tensorflow模型。这些模型通常存储在~/.cache/torch/hub/checkpoints/路径下。我们可以通过以下步骤来移除已下载的tensorflow模型：

1. 打开终端或命令提示符窗口。

2. 输入以下命令来进入该路径：

cd ~/.cache/torch/hub/checkpoints/

3. 查看该路径下已下载的tensorflow模型文件，例如有一个文件名为’model.ckpt’：

ls

4. 删除不需要的tensorflow模型文件，例如删除’model.ckpt’：

rm model.ckpt

通过上述步骤，我们可以轻松地移除已下载的tensorflow模型，以释放存储空间。

2. Pytorch移除已下载的pytorch（Hugging face）模型

除了tensorflow模型，我们还可能使用pytorch（Hugging face）的预训练模型。这些模型通常存储在~/.cache/torch/transformers/路径下。我们可以通过以下步骤来移除已下载的pytorch（Hugging face）模型：

1. 打开终端或命令提示符窗口。

2. 输入以下命令来进入该路径：

cd ~/.cache/torch/transformers/

3. 查看该路径下已下载的pytorch（Hugging face）模型文件，例如有一个文件夹名为’bert-base-uncased’：

ls

4. 删除不需要的pytorch（Hugging face）模型文件夹，例如删除’bert-base-uncased’：

rm -r bert-base-uncased

通过上述步骤，我们可以轻松地移除已下载的pytorch（Hugging face）模型，以释放存储空间。

总结

在本文中，我们介绍了如何在使用Pytorch时移除已下载的tensorflow和pytorch（Hugging face）模型。通过按照上述步骤，我们可以轻松地删除不再需要的模型，以释放存储空间，同时保持我们的环境整洁。请记住，在删除模型之前，确保你不再需要它们，并备份重要的模型以防万一。希望这篇文章能够对你有帮助！