open_clip是CLIP的开源实现版本，只训练了CLIP效果最好的几个模型。

安装是

pip install open_clip_torch

首先导入 open_clip，并创建相关模型

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_model_name
clip_model_name,pretrained = "openai",precision='fp16' if device == 'cuda' else 'fp32',device=device,
)

tokenize = open_clip.get_tokenizer(clip_model_name)

tokenize 是分词器，所有的文本都要先经过分析器才能放入模型进行推理。

编码图像

def image_to_features(image: Image.Image) -> torch.Tensor:
	images = clip_preprocess(image).unsqueeze(0).to(device)
	with torch.no_grad(), torch.cuda.amp.autocast():
	image_features = clip_model.encode_image(images)
	return image_features
  
img = cv.imread("/path/to/example.png")
img = Image.fromarray(img)

image_feature = image_to_features(img)

/path/to/example.png 替换成自己图片的路径

image_to_features 函数是一个封装过的将图像转成文本的函数，传入的参数是一个image_to_features格式的图片。

image_feature 就是经过CLIP的编码器得到的特征

编码文本

prompt = "a photo of a cat"
text_tokens = tokenize([prompt]).to(device)
text_features = clip_model.encode_text(text_tokens)

text_features 就是得到的特征。