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
代码语言：text复制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_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
代码语言：text复制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
代码语言：text复制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。
