pip install torch==1.12.1+cu102 torchvision==0.13.1+cu102 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102 案例一:加载ViT-B/32模型,根据某句描述,预测其属于对应图片的概率 根据使用案例写了点代码(需要代码可以评论回复获取),模拟根据文本描述从图库中查找目标图片的过程。
其实这里高版本驱动对于低版本CUDA的兼容性还是很强的,471.41版本的驱动基本全部的CUDA都能适配。 适配Pytorch 可以直接去PyTorch查看Pytorch和CUDA的适配信息。这里推荐使用稳定版的Pytorch,毕竟这玩意儿一报错,解决起来的耗时不一定少,说不定还得重装。 这里就直接确定CUDA使用10.2版本的了。下方还提供了直接在环境中使用...
使用PyTorch 从头开始构建 CLIP | 对比语言图像预训练 CLIP模型本身不生成图像的描述,但可以用来评估文本和图像之间的关系。今天,这篇文章将涵盖使用PyTorch从头开始实现CLIP的过程。 在2021年,OpenAI发布了一篇论文《从自然语言监督中学习可转移的视觉模型》(https://arxiv.org/pdf/2103.00020),提出了CLIP(对比语言图像...
二、CLIP-PyTorch项目 我们点击进去github.com/openai/CLIP,看到Open AI已经将CLIP项目做的非常完善,并且提供了完整的预训练模型供下载,以及一套非常简易的使用方法。 CLIP-PyTorch项目github代码仓 环境配置 首先在终端创建所需环境: $ conda install --yes -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision cudatoolkit=11.0 ...
clip简化版代码 "CLIP" (Contrastive Language–Image Pre-training)是一种多模态视觉和文字学习的方法。为了展示CLIP的简化版代码,我们需要一个简化的数据集,一些预处理步骤,和一个简化的模型结构。以下是一个非常基础的PyTorch实现示例,它不会达到CLIP的实际性能,但可以作为一个起点来理解其工作原理。 注意:这个示例...
每一步的具体代码 1. 安装依赖 首先,我们需要确保安装了PyTorch和CLIP模型的相关依赖。 pipinstalltorch torchvision transformers pipinstallftfy regex tqdm pipinstallgit+ 1. 2. 3. 这段命令会安装PyTorch及与CLIP相关的库。 2. 加载预训练的CLIP模型 ...
experiments 文件夹中，取决于我们刚刚写的训练脚本里面的目录是怎样的：output_base_dir=${DATAPATH}/experiments/name=txmuge_rs50 则我的模型文件导出则在 experiments 下的 txmuge_rs50 中，如下：onnx 转换 最新的 Chinese-CLIP 代码，已支持将各规模的 Pytorch 模型，转换为 onnx 模型。
Clip微调代码使用方法 环境配置 在使用Clip微调代码之前,需要先确保环境配置正确。以下是所需环境配置的步骤: 1.安装Python:Clip微调代码需要Python环境支持。建议安装Python 3.6或更高版本。 2.安装PyTorch:PyTorch是Clip的依赖库,用于进行深度学习计算。可以通过官方网站提供的命令行工具安装PyTorch。 3.安装Transformers库...
最新的 Chinese-CLIP 代码,已支持将各规模的 Pytorch 模型,转换为 onnx 模型。 ONNX:请安装 pip install onnx onnxruntime-gpu onnxmltools ONNX 库。onnx 版本 1.13.0,onnxruntime-gpu 版本 1.13.1,onnxmltools 版本 1.11.1 为例; Pytorch:建议直接 pip 安装 1.12.1+cu116/118。