CLIP-fine-tune 项目使用说明-优快云博客

CLIP-fine-tune 项目使用说明

1. 项目的目录结构及介绍

CLIP-fine-tune 项目是一个用于微调 CLIP 模型的开源项目。项目目录结构如下：

CLIP-fine-tune/
├── COCO/                        # COCO 数据集目录
├── Convert-for-HuggingFace-Spaces-etc/ # 转换为 HuggingFace 空间等格式的脚本和配置文件
├── exp-acts-ft-SMOOTH-finetune-OpenAI-CLIP-ViT-L-14-GmP.py  # 实验性脚本，包含标签平滑和自定义损失函数
├── exp-acts-ft-finetune-OpenAI-CLIP-ViT-L-14-GmP-manipulate-neurons.py  # 实验性脚本，微调神经元
├── exp-ft-B-GmP-finetune-OpenAI-ViT-L-14.py  # 使用 GmP 的微调脚本
├── exp-ft-C-convert-GmP-back-to-weight.py  # 将 GmP 转换回权重的脚本
├── exp-ft-X-visualize-theta-r-barplots.py  # 可视化 theta-r 的脚本
├── ft-A-clip-interrogator-csv-to-json-labels.py  # 将 CSV 标签转换为 JSON 格式的脚本
├── ft-A-data-augment-color-jitter.py  # 数据增强脚本，进行颜色抖动
├── ft-B-train-OpenAI-CLIP-ViT-L-14.py  # 训练 OpenAI CLIP ViT-L-14 的脚本
├── ft-C-convert-for-SDXL-comfyUI-OpenAI-CLIP.py  # 转换模型以供 SDXL 的 ComfyUI 使用
├── ft-C-convert-to-safetensors.py  # 转换模型为 SafeTensors 格式
├── ft-C-convert-with-org-dtype-fp16.py  # 使用原始数据类型 fp16 保存模型
├── ft-D-eval-imagenet-objectnet.py  # 在 ImageNet/ObjectNet 上评估模型的脚本
├── ft-D-eval-model-on-my-finetune-dataset.py  # 在自定义数据集上评估模型的脚本
├── ft-X-example-my-dataset-labels.json  # 示例数据集标签文件
├── LICENSE  # 项目许可证文件
├── README.md  # 项目说明文件
├── requirements-finetune.txt  # 项目依赖文件
├── test-models-new-saver.py  # 测试不同保存格式的脚本
├── yolo/
├── yolo-arbitrary-square-crop-min-224.py  # YOLO 脚本，进行任意方形裁剪
├── yolo-crop-to-detected-object.py  # YOLO 脚本，裁剪检测到的对象
├── yolo-dogs-not-people.py  # YOLO 脚本，仅检测狗而非人

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于 Python 脚本。以下是一些主要的启动文件：

ft-B-train-OpenAI-CLIP-ViT-L-14.py：这是训练 OpenAI CLIP ViT-L-14 模型的主要脚本。
exp-acts-ft-SMOOTH-finetune-OpenAI-CLIP-ViT-L-14-GmP.py：这是一个实验性脚本，用于微调模型，并引入了标签平滑和自定义损失函数。
test-models-new-saver.py：用于测试和验证不同保存格式的模型。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 Python 脚本中的参数进行。以下是一些可能需要配置的文件和参数：

requirements-finetune.txt：这个文件列出了项目运行所需的 Python 包。使用如下命令安装依赖：
```
pip install -r requirements-finetune.txt
```

在训练脚本中，如 ft-B-train-OpenAI-CLIP-ViT-L-14.py，可能需要配置以下参数：

--lr          # 学习率
--batch-size  # 批量大小
--epochs      # 训练轮数
--data-path   # 数据集路径

确保在运行脚本之前，正确配置所有必要的参数以适应你的具体需求。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考