如何查找Keras_NLP模型分词器的加载目录？

默认存储目录 #

Keras_NLP 的模型资产文件（包括分词器词典）默认存放在用户目录下的 .keras 文件夹中，不同系统的具体路径如下：

• Linux/macOS：~/.keras/datasets/keras_nlp/models/[你的preset名称]/v1/
• Windows：C:\Users\[你的用户名]\.keras\datasets\keras_nlp\models\[你的preset名称]\v1\

以你使用的 deberta_v3_base_en preset 为例，需要将下载好的 vocab.spm 放到对应路径的 v1 子目录下，再次运行代码就会自动读取本地文件。

更灵活的手动指定方式 #

如果不想依赖默认目录，也可以直接在 from_preset 方法中通过 vocab_file 参数指定本地文件的完整路径，示例代码如下：

preprocessor = keras_nlp.models.DebertaV3Preprocessor.from_preset(
    preset=CFG.preset,
    sequence_length=CFG.sequence_length,
    vocab_file="/服务器上vocab.spm的完整路径"
)

验证默认目录路径 #

如果不确定自己服务器上的 .keras 具体位置，可以运行以下代码查看：

import keras
print(keras.utils.get_file_path(""))

输出的路径就是 .keras 的根目录，后续顺着 datasets/keras_nlp/models/ 层级找到对应 preset 的目录即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pfc