使用PyTorch从头开始构建CLIP | 对比语言图像预训练

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 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（对比语言图像预训练），这是一个强大的深度学习模型，旨在以统一的方式理解和解释图像和文本。它结合了视觉和语言编码器，将文本描述与视觉内容联系起来。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。例如，你可以提供一张猫的图片，以及一个标签列表，如“猫”和“狗”，以确定哪个标签与图片匹配的可能性最高。今天，这篇文章将涵盖使用PyTorch从头开始实现CLIP的过程。 CLIP（对比学习-图像预训练） 传统的机器学习模型通常需要大量特定任务的标记数据集进行微调。例如，一个训练用来识别狗的模型可能在识别猫方面表现不佳，除非它专门针 ………………………………