CLIP概述
CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）是由OpenAI开发的一种深度学习模型，用于将图像和自然语言文本进行联合编码。它采用了多模态学习的方法，使得模型能够理解图像和文本之间的语义关系。
它的核心思想是将图像和文本视为同等重要的输入，并通过联合训练来学习它们之间的联系。CLIP模型使用了一个共享的编码器，它将图像和文本分别映射到一个共享的特征空间中。通过将图像和文本的编码向量进行比较，模型能够判断它们之间的相似性和相关性。
它在训练过程中使用了对比损失函数，以鼓励模型将相关的图像和文本对编码得更接近，而将不相关的图像和文本对编码得更远。这使得CLIP模型能够具有良好的泛化能力，能够在训练过程中学习到通用的图像和文本理解能力。
它的整体流程如下：
它展现了强大的zero-shot能力，在许多视觉与语言任务中表现出色，如图像分类、图像生成描述、图像问答等。它的多模态能力使得CLIP模型能够在图像和文本之间建立强大的语义联系，为各种应用场景提供了更全面的理解和分析能力。
正是因为它出色的zero-shot能力，因此训练的模型本身就含有很多可以利用的知识，因此在一些任务上，如分类任务，caption任务，可以尝试在自己的数据集上微调CLIP，或许通过这种操作就能获得不错的性能。但是目前如何微调CLIP网上并没有看到很详细的介绍，因此我整理了相关的知识并在此记录。
参考链接
微调代码
第三方库
- clip-by-openai
- torch
下面以我做的图像分类任务为例，介绍相关的步骤。
步骤介绍
1.构建数据集
构建自己的数据集，每次迭代返回的数据包括：RGB图像和图像的标签(a photo of {label})
代码示例如下：
import os
from PIL import Image
import numpy as np
import clip
class YourDataset(Dataset):
def __init__(self,img_root,meta_root,is_train,preprocess):
# 1.根目录(根据自己的情况更改)
self.img_root = img_root
self.meta_root = meta_root
# 2.训练图片和测试图片地址(根据自己的情况更改)
self.train_set_file = os.path.join(meta_root,'train.txt')
self.test_set_file = os.path.join(meta_root,'test.txt')
# 3.训练 or 测试(根据自己的情况更改)
self.is_train = is_train
# 4.处理图像
self.img_process = preprocess
# 5.获得数据(根据自己的情况更改)
self.samples = []
self.sam_labels = []
# 5.1 训练还是测试数据集
self.read_file = ""
if is_train:
self.read_file = self.train_set_file
else:
self.read_file = self.test_set_file
# 5.2 获得所有的样本(根据自己的情况更改)
with open(self.read_file,'r') as f:
for line in f:
img_path = os.path.join(self.img_root,line.strip() + '.jpg')
label = line.strip().split('/')[0]
label = label.replace("_"," ")
label = "a photo of " + label
self.samples.append(img_path)
self.sam_labels.append(label)
# 转换为token
self.tokens = clip.tokenize(self.sam_labels)
def __len__(self):
return len(self.samples)
def __getitem__(self, idx):
img_path = self.samples[idx]
token = self.tokens[idx]
# 加载图像
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
# 对图像进行转换
image = self.img_process(image)
return image,token
2.加载预训练CLIP模型和相关配置
首先使用第三方库加载预训练的CLIP模型，会返回一个CLIP模型和一个图像预处理函数preprocess，这将用于之后的数据加载过程。
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net, preprocess = clip.load("RN50",device=device,jit=False)
然后初始化优化器，损失函数，需要注意的是，如果刚开始你的损失很大或者出现异常，可以调整优化器的学习率和其他参数来进行调整，通常是调整的更小会有效果。
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-6,betas=(0.9,0.98),eps=1e-6,weight_decay=0.001)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(
optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
# 创建损失函数
loss_img = nn.CrossEntropyLoss()
loss_txt = nn.CrossEntropyLoss()
3.加载数据
该步骤主要是调用第一步中创建的类，然后使用DataLoader函数加载自己的数据集。
代码如下：
your_dataset = YourDataset(img_root= '/images',
meta_root= '/meta',
is_train=True,preprocess=preprocess)
dataset_size_your = len(your_dataset)
your_dataloader = DataLoader(your_dataset,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=4,pin_memory=False)
4.开始训练
训练代码按照模板来写即可，总共要训练epoches次，每次要将一个数据集里面的所有数据都训练一次，然后在每次训练完成的时候保存模型，这里分为两种：
- 保存模型的参数
- 保存模型的参数、优化器、迭代次数
该部分的代码如下：
phase = "train"
model_name = "your model name"
ckt_gap = 4
epoches = 30
for epoch in range(epoches):
scheduler.step()
total_loss = 0
batch_num = 0
# 使用混合精度，占用显存更小
with torch.cuda.amp.autocast(enabled=True):
for images,label_tokens in your_dataloader:
# 将图片和标签token转移到device设备
images = images.to(device)
label_tokens = label_tokens.to(device)
batch_num += 1
# 优化器梯度清零
optimizer.zero_grad()
with torch.set_grad_enabled(phase == "train"):
logits_per_image, logits_per_text = net(images, label_tokens)
ground_truth = torch.arange(len(images),dtype=torch.long,device=device)
cur_loss = (loss_img(logits_per_image,ground_truth) + loss_txt(logits_per_text,ground_truth))/2
total_loss += cur_loss
if phase == "train":
cur_loss.backward()
if device == "cpu":
optimizer.step()
else:
optimizer.step()
clip.model.convert_weights(net)
if batch_num % 4 == 0:
logger.info('{} epoch:{} loss:{}'.format(phase,epoch,cur_loss))
epoch_loss = total_loss / dataset_size_your
torch.save(net.state_dict(),f"{model_name}_epoch_{epoch}.pth")
logger.info(f"weights_{epoch} saved")
if epoch % ckt_gap == 0:
checkpoint_path = f"{model_name}_ckt.pth"
checkpoint = {
'it': epoch,
'network': net.state_dict(),
'optimizer': optimizer.state_dict(),
'scheduler': scheduler.state_dict()}
torch.save(checkpoint, checkpoint_path)
logger.info(f"checkpoint_{epoch} saved")
logger.info('{} Loss: {:.4f}'.format(
phase, epoch_loss))
全部代码
import os
from PIL import Image
import numpy as np
import clip
from loguru import logger
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, ConcatDataset
import torch.optim as optim
from torch.optim import lr_scheduler
import torch.nn as nn
class YourDataset(Dataset):
def __init__(self,img_root,meta_root,is_train,preprocess):
# 1.根目录(根据自己的情况更改)
self.img_root = img_root
self.meta_root = meta_root
# 2.训练图片和测试图片地址(根据自己的情况更改)
self.train_set_file = os.path.join(meta_root,'train.txt')
self.test_set_file = os.path.join(meta_root,'test.txt')
# 3.训练 or 测试(根据自己的情况更改)
self.is_train = is_train
# 4.处理图像
self.img_process = preprocess
# 5.获得数据(根据自己的情况更改)
self.samples = []
self.sam_labels = []
# 5.1 训练还是测试数据集
self.read_file = ""
if is_train:
self.read_file = self.train_set_file
else:
self.read_file = self.test_set_file
# 5.2 获得所有的样本(根据自己的情况更改)
with open(self.read_file,'r') as f:
for line in f:
img_path = os.path.join(self.img_root,line.strip() + '.jpg')
label = line.strip().split('/')[0]
label = label.replace("_"," ")
label = "photo if " + label
self.samples.append(img_path)
self.sam_labels.append(label)
# 转换为token
self.tokens = clip.tokenize(self.sam_labels)
def __len__(self):
return len(self.samples)
def __getitem__(self, idx):
img_path = self.samples[idx]
token = self.tokens[idx]
# 加载图像
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
# 对图像进行转换
image = self.img_process(image)
return image,token
# 创建模型
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net, preprocess = clip.load("RN50",device=device,jit=False)
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-6,betas=(0.9,0.98),eps=1e-6,weight_decay=0.001)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(
optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
# 创建损失函数
loss_img = nn.CrossEntropyLoss()
loss_txt = nn.CrossEntropyLoss()
# 加载数据集
your_dataset = YourDataset(img_root= '/images',
meta_root= '/meta',
is_train=True,preprocess=preprocess)
dataset_size_your = len(your_dataset)
your_dataloader = DataLoader(your_dataset,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=4,pin_memory=False)
phase = "train"
model_name = "your model name"
ckt_gap = 4
for epoch in range(st,args.epoches):
scheduler.step()
total_loss = 0
batch_num = 0
# 使用混合精度，占用显存更小
with torch.cuda.amp.autocast(enabled=True):
for images,label_tokens in your_dataloader:
# 将图片和标签token转移到device设备
images = images.to(device)
label_tokens = label_tokens.to(device)
batch_num += 1
# 优化器梯度清零
optimizer.zero_grad()
with torch.set_grad_enabled(phase == "train"):
logits_per_image, logits_per_text = net(images, label_tokens)
ground_truth = torch.arange(len(images),dtype=torch.long,device=device)
cur_loss = (loss_img(logits_per_image,ground_truth) + loss_txt(logits_per_text,ground_truth))/2
total_loss += cur_loss
if phase == "train":
cur_loss.backward()
if device == "cpu":
optimizer.step()
else:
optimizer.step()
clip.model.convert_weights(net)
if batch_num % 4 == 0:
logger.info('{} epoch:{} loss:{}'.format(phase,epoch,cur_loss))
epoch_loss = total_loss / dataset_size_food101
torch.save(net.state_dict(),f"{model_name}_epoch_{epoch}.pth")
logger.info(f"weights_{epoch} saved")
if epoch % ckt_gap == 0:
checkpoint_path = f"{model_name}_ckt.pth"
checkpoint = {
'it': epoch,
'network': net.state_dict(),
'optimizer': optimizer.state_dict(),
'scheduler': scheduler.state_dict()}
torch.save(checkpoint, checkpoint_path)
logger.info(f"checkpoint_{epoch} saved")
logger.info('{} Loss: {:.4f}'.format(
phase, epoch_loss))
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