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简介

CLIP（对比语言-图像预训练）是一个基于多种（图像，文本）对进行训练的神经网络。它可以通过自然语言指令，根据给定图像预测最相关的文本片段，而无需直接针对任务进行优化，类似于 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。我们发现，CLIP 在 ImageNet 数据集上的表现与原始 ResNet50 的“零样本”结果相当，且无需使用任何原始的 128 万个带标签样本，从而克服了计算机视觉领域的几大挑战。

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这张图展示了 基于对比预训练的零样本图像分类流程，核心是利用文本 - 图像的对齐表示，实现无需训练数据的分类（零样本学习）。可分为 3 个阶段 解析：

阶段 1：对比预训练（Contrastive pre-training）

目标：让文本编码器和图像编码器学习到文本 - 图像的对齐特征（同一内容的文本和图像在特征空间中更相似）。

• 输入：

  • 文本侧：关于同一主题的文本（如 “Pepper the aussie pup” 的多篇描述）。
  • 图像侧：同一主题的多张图像（如小狗 Pepper 的照片）。

• 过程：

  • 文本编码器将文本编码为文本特征（T1​,T2​,...,TN​）。
  • 图像编码器将图像编码为图像特征（I1​,I2​,...,IN​）。
  • 计算文本 - 图像的相似度矩阵：矩阵中 (Ii​,Tj​) 表示第 i 张图像与第 j 段文本的相似度。
    • 理想情况下，对角线元素（同一对的文本 - 图像，如 I1​−T1​、I2​−T2​）是正例（相似度高）。
    • 非对角线元素（不同对的文本 - 图像，如 I1​−T2​）是负例（相似度低）。
  • 对比学习的目标：拉近正例相似度，推开负例相似度，让模型学会 “文本和图像内容一致时特征更对齐”。

阶段 2：从标签文本构建数据集分类器（Create dataset classifier from label text）

目标：用类别标签的文本描述，构造分类器的 “文本侧基准特征”。

 

• 输入：分类任务的类别标签（如 plane、car、dog、bird）。
• 过程：
  • 构造文本模板：用自然语言描述类别，如 A photo of a {object}.（{object} 代入类别标签）。
  • 文本编码器（与阶段 1 共享参数）将每个类别对应的文本（如 A photo of a dog.）编码为文本特征(T1, T2, ..., TN）。
  • 这些文本特征成为分类器的 “基准”：每个类别对应一个唯一的文本特征，代表该类别的语义。

阶段 3：零样本预测（Use for zero-shot prediction）

目标：用未见过的图像，基于文本 - 图像的对齐特征，实现 “零样本分类”（无需为该任务训练数据）。

 

• 输入：新图像（如一张狗狗的照片）。
• 过程：
  • 图像编码器（与阶段 1 共享参数）将新图像编码为图像特征（I1）。
  • 计算该图像特征与阶段 2 中各类别文本特征的相似度（如 (I1-T1, I1-T2, ...)）。
  • 选择相似度最高的文本特征对应的类别（如图中与 dog 对应的特征相似度最高），输出分类结果（如 A photo of a dog.）。

核心逻辑：

通过对比预训练，模型学会了 “文本语义” 和 “图像内容” 的对齐表示（文本和图像内容一致时，特征更相似）。后续分类任务中，只需用类别标签的文本描述构造特征，即可让模型通过 “图像特征与文本特征的相似度” 判断类别 ——无需为新任务标注数据，实现零样本学习。

 

简单说：预训练让模型 “懂” 文本和图像的对应关系，零样本时用文本描述类别，让模型 “猜” 图像属于哪个文本描述的类别。

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配置

$ conda install --yes -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision cudatoolkit=11.0
$ pip install ftfy regex tqdm
$ pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git

在notebook里

# 配置
#install ftfy regex tqdm
# 安装CLIP库（如果网络正常）
!pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git

 加载预训练模型

import torch
import clip
from PIL import Image# 检查GPU是否可用
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"# 加载预训练模型（首次运行会下载模型权重）
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)# 查看可用模型
print("可用模型:", clip.available_models())

注：

下载中途失败，显示“模型下载不完整或损坏，导致 SHA256 校验失败”

->手动删除并重新下载模型

CLIP 模型默认缓存路径为（Windows 上通常是C:\Users\你的用户名\.cache\clip）。删除损坏的文件后重新下载

 图像与文本特征提取

# 加载图像
image = preprocess(Image.open("CLIP.png")).unsqueeze(0).to(device)# 定义文本提示
texts = clip.tokenize(["a diagram","a dog","a cat"
]).to(device)# 计算特征
with torch.no_grad():image_features = model.encode_image(image)text_features = model.encode_text(texts)# 计算相似度矩阵logits_per_image, logits_per_text = model(image, text)# 转换为概率分布probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy()print("Label probs:", probs) 

Linear-probe evaluation

如果出现包冲突

!pip uninstall -y numpy scipy scikit-learn
!pip install numpy==1.21.5 scipy==1.7.3 scikit-learn==1.0.2

import numpy as np
import scipy
import sklearn
print(f"numpy 版本: {np.__version__}")
print(f"scipy 版本: {scipy.__version__}")
print(f"scikit-learn 版本: {sklearn.__version__}")

安装完成后，在 Notebook 中运行代码，确认库能正常导入

如果输出版本号（如 1.21.5、1.7.3、1.0.2）且无报错，则安装成功。

import os
import clip
import torchimport numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import CIFAR100
# 导入tqdm（用于显示进度条，直观查看处理进度）
from tqdm import tqdm# 确定运行设备：优先使用GPU（cuda），否则用CPU
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load('ViT-B/32', device)# 设置数据集存储根目录（默认在用户缓存文件夹）
root = os.path.expanduser("~/.cache")
train = CIFAR100(root, download=True, train=True, transform=preprocess)
test = CIFAR100(root, download=True, train=False, transform=preprocess)# 定义函数：提取数据集中所有图像的特征和对应标签
def get_features(dataset):all_features = []all_labels = []# 禁用梯度计算（推理阶段无需更新模型，节省内存和计算资源）with torch.no_grad():# 用DataLoader批量加载数据：每次处理100张图像，tqdm显示进度条for images, labels in tqdm(DataLoader(dataset, batch_size=100)):# 将图像批量传到设备（GPU/CPU），并用CLIP的图像编码器提取特征features = model.encode_image(images.to(device))# 收集当前批次的特征和标签all_features.append(features)all_labels.append(labels)# 将所有批次的特征和标签拼接成完整数组，并从GPU转移到CPU，转为NumPy格式（方便后续sklearn处理）return torch.cat(all_features).cpu().numpy(), torch.cat(all_labels).cpu().numpy()# 提取训练集的图像特征和标签（用预训练CLIP模型，冻结参数不更新）
train_features, train_labels = get_features(train)
# 提取测试集的图像特征和标签（同样用预训练CLIP模型）
test_features, test_labels = get_features(test)# 初始化逻辑回归分类器
# - random_state=0：固定随机种子，保证结果可复现
# - C=0.316：正则化强度（论文中调优后的最优值）
# - max_iter=1000：最大迭代次数（确保收敛）
# - verbose=1：训练时打印日志
classifier = LogisticRegression(random_state=0, C=0.316, max_iter=1000, verbose=1)
# 用训练集的特征和标签训练分类器（仅训练线性层，CLIP特征固定）
classifier.fit(train_features, train_labels)# 用训练好的分类器对测试集特征进行预测
predictions = classifier.predict(test_features)
# 计算准确率：预测标签与真实标签一致的比例，乘以100转为百分比
accuracy = np.mean((test_labels == predictions).astype(float)) * 100.
# 打印最终准确率（线性探针评估的核心指标）
print(f"Accuracy = {accuracy:.3f}")

显示未能完全收敛，可以max_iter=5000