logits_per_text=get_logits(image_features,text_features,logit_scale)labels=torch.arange(logits_per_image.shape[0],device=device,dtype=torch.long)total_loss=(F.cross_entropy(logits_per_image,labels)+F.cross_entropy(logits_per_text,labels))/2...
logit_scale = nn.Parameter(torch.ones([]) * np.log(1 / 0.07)).exp() print(cal_clip_loss(image_features,text_features,logit_scale)) 其中logit_scale是一个实数值,用于调整图像特征和文本特征之间点积(即相似度矩阵)的范围。代码中是nn.Parameter(torch.ones([]) * np.log(1 / 0.07)),是一个...
embeds.t()) * logit_scaleloss = clip_loss(logits_per_text)此外，由于CLIP模型本身具备文本和图像的编码器，我们直接调用他们的前向推理函数就可以实现特征的提取。对于文本我们有：text_outputs = self.text_model(...)pooled_output = text_outputs[1]text_features = self.text_projection(pooled_output)...
logit_scale = self.logit_scale.exp() logits_per_text = torch.matmul(text_embeds, image_embeds.t()) * logit_scale loss = clip_loss(logits_per_text) 此外,由于CLIP模型本身具备文本和图像的编码器,我们直接调用他们的前向推理函数就可以实现特征的提取。对于文本我们有: text_outputs = self.text_mo...
logits_per_text = torch.matmul(text_embeds, image_embeds.t()) * logit_scale loss = clip_loss(logits_per_text) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 此外,由于CLIP模型本身具备文本和图像的编码器,我们直接调用他们的前向推理函数就可以实现特征的提取。对于文本我们有: ...
logit_scale = self.logit_scale.exp() logits_per_text = torch.matmul(text_embeds, image_embeds.t()) * logit_scale loss = clip_loss(logits_per_text) 此外,由于CLIP模型本身具备文本和图像的编码器,我们直接调用他们的前向推理函数就可以实现特征的提取。对于文本我们有: text_outputs = self.text_mo...
embeds,image_embeds.t())*logit_scalelogits_per_image=logits_per_text.t()loss=Noneifreturn_loss...
caption_loss=contrastive_loss(similarity) image_loss=contrastive_loss(similarity.t())return(caption_loss + image_loss) / 2.0 一开始的归一化比较好理解,logit_scale是一个超参数也好理解。最难理解的就是logits_per_text和logits_per_image这两个互为转置的矩阵。写这篇文章的时候我只能说自己弄懂了7分,原...
(transformer_width,embed_dim))self.logit_scale=nn.Parameter(torch.ones([])*np.log(1/0.07))self.initialize_parameters()definitialize_parameters(self):nn.init.normal_(self.token_embedding.weight,std=0.02)#将文本token的embedding权重初始为均值为0,标准差为0.02的正态分布 nn.init.normal_(self....
(p=2, dim=-1, keepdim=True) # cosine similarity as logits logit_scale = self.logit_scale.exp() logits_per_text = torch.matmul(text_embeds, image_embeds.t()) * logit_scale logits_per_image = logits_per_text.t() loss = None if return_loss: loss = clip_loss(logits_per_text) ...