ViT-L-14.pt下载load checkpoint from xxx

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#stable diffusion #clip

博客介绍了stable diffusion反推提示词出现特定提示时的处理办法，需将ViT-L-14.pt模型安装至sd-webui-aki-v4.cache\\clip\\目录，并给出了该模型的下载链接。
Nobita Chen
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【Qwen2-VL部署实战】剖析阿里通义千问的 Qwen2-VL：新一代视觉语言模型本地实战指南
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企业AI研发流程的未来蓝图：AI应用架构师绘制
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产品经理说“要做一个能理解用户情绪的智能客服”，但数据部门拿不出带情绪标签的对话数据；算法工程师训出了准确率90%的模型，工程团队说“这模型太占内存，线上跑不起来”；模型上线3个月后，用户投诉“推荐的商品全是过时款”，但没人知道该谁负责重新训练。本文的目的：帮你跳出“解决具体问题”的陷阱，站在流程设计的高度，搭建一套“从需求到运营全闭环”的未来AI研发体系——让数据、算法、工程、产品团队用同一张蓝图协作，让模型自动迭代，让伦理风险提前规避。范围。
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ubuntu安装Stable Video Diffusion（SVD）让图片动起来
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CLIP-as-service 0.8.0 版本发布：新增支持大型 ONNX 模型文件
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05-21 2181
在深度学习炼丹过程中，总会遇到各种奇怪问题，这个时候总会在csdn和知乎平台找到答案，那每次遇到的问题是解决了，但没有记录起来，确实太可惜，因为未来某个时间或者某个人会遇到类似问题，所以在这片文章专项整理，pytorch、python、conda、pip等问题，希望能给大家更多帮助。
【资源分享】官网openai/clip-vit-large-patch14下载太慢？完整资源分享
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10-29 5882
链接: https://pan.baidu.com/s/1wWGhkLfK7a4Q3CPywhgicg?pwd=ewxd 提取码: ewxd。【资源分享】官网openai/clip-vit-large-patch14下载太慢？--来自百度网盘超级会员v6的分享。
【免费下载】 使用CLIP-ViT-L/14提高图像分类任务的效率
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图像分类是计算机视觉领域中的一个核心任务，广泛应用于医疗诊断、自动驾驶、安防监控等多个领域。随着数据量的增加和任务复杂度的提升，如何提高图像分类的效率成为了研究者和开发者关注的焦点。传统的图像分类方法在处理大规模数据时往往效率低下，且难以适应多样化的任务需求。因此，探索一种能够高效处理图像分类任务的模型显得尤为重要。 CLIP（Contrastive Language–Image Pretrai...
RuntimeError Traceback (most recent call last) Cell In[4], line 1 ----> 1 model, preprocess, tokenizer = loki.utils.load_model(model_path, device) File e:\VSCodeVenv\loki_env\lib\site-packages\loki\utils.py:32, in load_model(model_path, device) 25 def load_model( 26 model_path: str, 27 device: Union[str, torch.device] 28 ) -> Tuple[torch.nn.Module, callable, callable]: 29 “”" 30 Load pretrained OmiCLIP (COCA ViT‑L‑14) model, its image preprocess, and tokenizer. 31 “”" —> 32 model, preprocess = create_model_from_pretrained( 33 “coca_ViT-L-14”, device=device, pretrained=model_path 34 ) 35 tokenizer = get_tokenizer(“coca_ViT-L-14”) 36 model.to(device).eval() File e:\VSCodeVenv\loki_env\lib\site-packages\open_clip\factory.py:452, in create_model_from_pretrained(model_name, pretrained, precision, device, jit, force_quick_gelu, force_custom_text, force_image_size, image_mean, image_std, image_interpolation, image_resize_mode, return_transform, cache_dir, **model_kwargs) 432 def create_model_from_pretrained( 433 model_name: str, 434 pretrained: Optional[str] = None, (…) 447 **model_kwargs, … –> 311 raise RuntimeError(error_str) 312 pretrained_loaded = True 313 elif has_hf_hub_prefix: RuntimeError: Pretrained weights (E:\VSCodeProjects\Loki-main\dataasic_usage\demo_data\checkpoint.pt) not found for model coca_ViT-L-14. Available pretrained tags ([‘laion2b_s13b_b90k’, ‘mscoco_finetuned_laion2b_s13b_b90k’]. 以上代码是我在运行“model, preprocess, tokenizer = loki.utils.load_model(model_path, device)”这条指令时出现的错误，我的代码执行顺序为： data_dir = ‘E:\VSCodeProjects\Loki-main\data\basic_usage\demo_data’ model_path = os.path.join(data_dir, ‘checkpoint.pt’) device = ‘cpu’ model, preprocess, tokenizer = loki.utils.load_model(model_path, device) 根本问题没有为模型匹配到权重文件，然后我注意到了一点“Available pretrained tags ([‘laion2b_s13b_b90k’, ‘mscoco_finetuned_laion2b_s13b_b90k’].”我很好奇，错误信息里没有任何地方提示要用到这两个标签之一，我完全按照要求去执行，怎么会报错呢？需要你帮助我顺利跑通代码
09-19
根据错误信息，模型是`coca_ViT-L-14`，而可用的标签中，`mscoco_finetuned_laion2b_s13b_b90k`是在COCO上微调的，可能更适合Loki（因为Loki用于图像描述生成）。 所以，你可以尝试： ```python # 将原来的model_...
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hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹
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自己在网上找后缀为pth的VIT预训练模型花了很长时间，现在上传到百度网盘，提供给有需要的人。因为自己需要，我只下载了imagenet21k+imagenet2012_ViT-B_16-224和imagenet21k+imagenet2012_ViT-B_16两个base的，其他的请自行翻越去Google网盘中下载，指路：https://drive.google.com/drive/folders/1azgrD1P413pXLJME0PjRRU-Ez-4GWN-Shttps://drive.google.c
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ViT-L-14.pt
03-04
### 关于 ViT-L-14.pt 预训练模型文件 ViT-L-14.pt 是 Vision Transformer (ViT) 架构中的 Large 版本，具有 14x14 的补丁尺寸。该模型由 Google 提出，在2020年首次引入了将 Transformer 应用于图像分类的任务中[^1]。 #### 文件说明 此 `.pt` 文件代表 PyTorch 格式的预训练权重保存文件。它包含了已经过大量数据集（通常是 ImageNet 或其他大型视觉数据集）预先训练过的参数集合。对于开发者而言，可以直接加载这些权重来执行迁移学习、微调或其他下游任务。 #### 主要特点 - **全局感受野**：由于采用了自注意力机制而非卷积操作，使得 ViT 能够更好地捕捉整个图片的信息而不局限于局部区域。 - **良好的可扩展性**：当增大模型规模时，性能会持续改善；这意味着更大的版本如 ViT-Large 可能提供更好的准确性。 - **较低的资源需求**：相较于传统 CNN 方法，在某些情况下可以减少所需的计算量并提高效率。 为了使用这个特定配置下的预训练模型，通常可以通过 Hugging Face Transformers 库轻松获取： ```python from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForImageClassification import torch from PIL import Image import requests url = 'https://huggingface.co/timbrooks/inception-vit-large-patch14-224-laion400m-eval/raw/main/pytorch_model.bin' model_name_or_path = "nateraw/vit-base-beans" feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained(model_name_or_path) model = ViTForImageClassification.from_pretrained(model_name_or_path) image_url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" image = Image.open(requests.get(image_url, stream=True).raw) inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item() print(f"Predicted class: {model.config.id2label[predicted_class_idx]}") ``` 上述代码片段展示了如何利用 `transformers` 库下载并应用一个基于 ViT 的预训练模型来进行简单的图像分类预测。请注意实际使用的模型名称可能有所不同，具体取决于所选的预训练检查点。
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