CLIP官方代码详解

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#深度学习 #人工智能 #机器学习

于 2024-09-13 20:39:40 首次发布
import os
import clip
import torch
from torchvision.datasets import CIFAR100

# Load the model
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load('ViT-B/32', device)

# Download the dataset
cifar100 = CIFAR100(root=os.path.expanduser("~/.cache")
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clip代码详解
qq_52053775的博客
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代码地址：https://github.com/lucidrains/DALLE2-pytorch不需要准备数据就能运行，适合只查看源码运行流程注意:配置环境时需要新建环境，下载dalle2-pytorch会自动卸载原环境的pytorch CLIP整体流程如下，首先对图像提特征、对文本提特征，并进行配对，计算出余弦相似度，另外，图像自身和文本自身进行自监督学习，因此loss函数有3个部分，包含图像的自监督学习、文本的自监督学习以及图像和文本的配对 在图像的特征
Openai连接文本和图像CLIP模型(Huggingface版)zero-shot分类代码案例
Allen_人工智能与大数据
07-03 6231
主要和大家分享一下Openai大热的连接文本和图像CLIP模型(Huggingface版)zero-shot分类代码案例，其实还是可以看到一些GPT的影子，模型本身比较简单，没什么难度，或许是将来的趋势吧。可以运用到更多的下游任务。.........
如何用CLIP4Clip实现精准视频文本检索？2025年完整指南
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从零开始训练一个简单的CLIP
u012374012的专栏
05-19 2647
到这里，你已经基本了解了CLIP的基本原理，并且能够自己动手训练一个简单的CLIP模型。整体上来看，代码比较简单，但是已经基本覆盖到CLIP的整体训练流程了。另外，如果需要实际的落地，建议还是使用openclip等更加成熟的框架。欢迎关注github：https://github.com/taishan1994。
CLIP模型的代码
m0_46644286的博客
09-27 794
import os")print(f">16s100.2f可以发现两种方法的预测结果确实是一样的。
CLIP论文讲解和代码实操
zyw2002的博客
04-17 8885
研究动机作者的研究动机就是在 NLP 领域利用大规模数据去预训练模型，而且用这种跟下游任务无关的训练方式，NLP 那边取得了非常革命性的成功，比如 GPT-3。作者希望把 NLP 中的这种成功应用到其他领域，如视觉领域。在预训练时 CLIP 使用了对比学习，利用文本的提示去做 zero-shot 迁移学习。在大规模数据集和大模型的双向加持下，CLIP 的性能可以与特定任务的有监督训练出来的模型竞争，同时也有很大的改进空间。CLIP 概述。
CLIP官方github代码详解_README
buyaotutou的博客
09-13 1103
系列文章目录 文章目录系列文章目录一、Usage1、conda install --yes -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision cudatoolkit=11.02、代码3、二、1、2、3、三、1、2、3、四、1、2、3、五、1、2、3、六、1、2、3、七、1、2、3、八、1、2、3、 一、Usage 1、conda install --yes -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision cudatoolkit=11.0 conda: 这
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行人重识别、车辆重识别全套代码：CLIP-ReID
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[AIGC]CLIP模型分析和代码解析
就随便写写....
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本文分析了CLIP-PyTorch实现中的关键代码结构。该模型采用双分支结构，图像编码器使用ViT，文本编码器使用BERT，通过归一化处理和矩阵混合计算图像-文本相似度。训练过程采用交叉熵损失函数进行多模态特征对齐，数据集以JSON格式存储图像路径和对应文本描述。预测时将特征向量转换为概率分布输出。代码实现完整复现了CLIP原文架构，但需注意补充bpe_simple_vocab_16e6语料库依赖。整体流程包括：特征编码、归一化处理、相似度计算三个核心环节，实现了图像和文本特征的跨模态对齐。
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夹子 几天后，该存储库将为CLIP：神经元网络的廉价Lipschitz培训[1]中提出的，用于Lipschitz正则化神经网络的CLIP算法提供一种实现。 ！[公式]（ {i \ pi} = -1） 随时使用它，这样做时请参考我们的论文。 先决条件 我们的代码是通过python实现的，并利用了PyTorch （另请参见其git ）。 参考 [1] Leon Bungert，RenéRaab，Tim Roith，Leo Schwinn，Daniel Tenbrinck。 “ CLIP：神经网络的廉价Lipschitz培训。” arXiv预印本arXiv：2103.12531（2021）。
clip
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夹子 待办事项：在此处写说明 安装 将依赖项添加到您的shard.yml ： dependencies : clip : github : your-github-user/clip 运行分shards install 用法 require " clip " 待办事项：在此处写下使用说明 发展 待办事项：在此处编写开发说明 贡献 分叉（ ） 创建功能分支（ git checkout -b my-new-feature ） 提交更改（ git commit -am 'Add some feature' ） 推送到分支（ git push origin my-new-feature ） 创建一个新的拉取请求 贡献者 （ -创建者和维护者
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多模态CLIP的推理部分代码简单试玩一下。
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警告信息：警告提示我们参数在当前环境下无效。可以去掉或检查文档获取更多信息。模型输出的键：提供了模型的多个输出，其中我们主要关注，它表示图像和文本的匹配度得分。相似性概率：显示了每个标签与图像的匹配概率，概率最高的标签表示模型认为最符合图像内容的描述。
“不可能学不会的”--CLIP代码＋解析
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这段代码定义了一个名为 tokenize 的函数，用于将输入文本字符串或文本字符串列表进行标记化处理，生成对应的标记化表示# 输入的文本字符串或文本字符串列表# 上下文长度，即生成的标记化表示的长度。CLIP 模型通常使用 77 作为上下文长度# 是否截断文本，如果文本的编码长度超过上下文长度，则截断文本。# 如果为 True，则截断文本；如果为 False，则在文本编码长度超过上下文长度时引发错误"""Parameters----------Returns-------"""
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