更改 TensorFlow Hub 模型的缓存位置
仅供学习
要更改 TensorFlow Hub 模型的缓存位置，你可以通过设置环境变量来指定新的缓存目录。TensorFlow Hub 使用 TFHUB_CACHE_DIR 环境变量来确定模型缓存的位置。
以下是如何更改 TensorFlow Hub 缓存位置的步骤：
一、 设置环境变量
在代码中设置 TFHUB_CACHE_DIR 环境变量，指定新的缓存目录路径。例如：
import os import tensorflow_hub as hub # 定义新的缓存目录 cache_dir = "path/to/your/cache/directory" # 设置环境变量 os.environ['TFHUB_CACHE_DIR'] = cache_dir # 现在加载模型，它将使用新的缓存目录 model_url = "https://tfhub.dev/google/faster_rcnn/openimages_v4/inception_resnet_v2/1" model = hub.load(model_url) print(f"模型已从 {model_url} 加载，并使用新的缓存目录 {cache_dir}")
二、手动设置缓存目录（适用于 Windows）
如果你在 Windows 操作系统上，可以通过以下步骤手动设置环境变量：
2.1 打开“环境变量”对话框：
- 右键点击“此电脑”或“计算机”，选择“属性”。
- 点击“高级系统设置”。
- 在“系统属性”窗口中，选择“环境变量”。
2.2 设置环境变量：
- 在“系统变量”部分，点击“新建”。
- 在“变量名”字段中输入 TFHUB_CACHE_DIR。
- 在“变量值”字段中输入你希望的缓存目录路径，如 D:\MyTensorFlowHubCache。
- 点击“确定”保存更改。
2.3 重新启动 Python 环境：
- 确保你重新启动了 Python 解释器或 IDE，使环境变量设置生效。
三、设置缓存目录（适用于 Linux/MacOS）
在 Linux 或 MacOS 上，你可以在终端中设置环境变量：
export TFHUB_CACHE_DIR=/path/to/your/cache/directory
如果你希望在每次终端启动时都自动设置这个环境变量，可以将其添加到 /.bashrc、/.zshrc 或其他配置文件中。
四、注意事项
- 确保新的缓存目录路径存在，并且你有足够的权限在该目录下创建文件夹。
- 更改缓存位置只会影响之后的模型加载。已经下载的模型仍会保存在原始缓存目录中，除非你手动移动或删除它们。
