这个地方最难的就是open_clip.create_model_and_transforms不知道把离线的模型放哪里好,我发现这种huggingface自动下载的模型都在snapshots/一串字符下,然后试了一下成功了。
pip install open_clip_torch 首先导入 open_clip,并创建相关模型 代码语言:text 复制 import open_clip import torch device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") clip_model_name = "ViT-L-14" clip_model,_,clip_preprocess = open_clip.create_model_and_transforms(clip_...
首先导入 open_clip,并创建相关模型 importopen_clipimporttorch device = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") clip_model_name ="ViT-L-14"clip_model,_,clip_preprocess = open_clip.create_model_and_transforms(clip_model_name clip_model_name,pretrained ="openai",precision='fp...
OpenCLIP源码地址:GitHub - mlfoundations/open_clip: An open source implementation of CLIP. 官网介绍:https://laion.ai/blog/giant-openclip/ 原理 LAION 使用 OpenCLIP 训练了三个大型 CLIP 模型:ViT-L/14、ViT-H/14 和 ViT-g/14(与其他模型相比,ViT-g/14 的训练周期仅为三分之一左右),并在其...
docker exec -it --user root open-clip bash chown -R ma-user:ma-group open_clip exit 在步骤2打开的终端中,使用默认用户ma-user安装源码。 cd open_clip make install 在步骤2打开的终端中,使用默认用户ma-user安装依赖。 pip install -r requirements-training.txt pip install -r requirements-test.txt...
importopen_clipimporttorch# 设置模型,可根据需要选择模型model,_,preprocess=open_clip.create_model_and_transforms('ViT-B-32',pretrained='laion2b_s34b_b79k')# 使用 torch 加载图像。这是一个占位符,具体实现取决于你的数据集。fromtorchvisionimportdatasets ...
所以在本文中,我们将使用PyTorch中从头开始实现CLIP模型,以便我们对CLIP有一个更好的理解 这里就需要用到2个库:timm和transformers,我们先导入代码 下一步就是预处理数据和通用配置config。config是一个普通的python文件,我们将所有的超参数放在里面,如果使用Jupyter Notebook的情况下,它是一个在Notebook开头定义的类。
# Model settings model = dict( type="STDiT3-XL/2", from_pretrained=None, qk_norm=True, enable_flash_attn=True, enable_layernorm_kernel=True, freeze_y_embedder=True, ) vae = dict( type="OpenSoraVAE_V1_2", from_pretrained="hpcai-tech/OpenSora-VAE-v1.2", micro_frame_size=17, mi...