clip tokenizer流程

### CLIP Model Tokenizer 工作流程

在处理自然语言输入时，CLIP模型中的分词器(tokenizer)起着至关重要的作用。对于文本编码部分，CLIP采用了一种基于字节对编码(Byte-Pair Encoding, BPE)的方法来将原始字符串转换成一系列整数表示的标记[^1]。

#### 输入预处理阶段

当接收到一段待处理的文字序列作为输入后，首先会执行标准化操作，比如去除多余的空白字符、统一大小写形式等简单清理工作。这一步骤有助于减少不同书写习惯带来的差异影响最终效果。

#### 字符串分割与映射

接着，通过BPE算法实现更细粒度上的切分：原本连续的一句话会被拆解成为多个子片段(subword)，即使是未登录词也能被合理地近似表达出来。之后再依据预先构建好的词汇表(vocabulary)，把每一个subword替换成对应的唯一ID编号——即完成从人类可读的语言描述到机器能够理解并进一步计算的数据结构之间的转变过程。

import clip

text = "a photograph of a cat"
tokenized_text = clip.tokenize([text])
print(tokenized_text)

此代码展示了如何使用`clip.tokenize()`函数快速获取给定句子对应的位置索引列表。注意这里传入的是一个包含单个元素（目标语句）的Python list对象；而返回的结果则是一个PyTorch张量(tensor)，其中保存的就是按照上述方法得到的所有单词/短语片断在整个Vocabulary里的位置序号。

#### 输出准备

最后，在经过嵌入层(Embedding Layer)的作用下，这些离散化的数值将会转化为固定维度下的稠密向量(Dense Vector)，从而正式进入后续多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)或Transformer架构所构成的核心网络内部参与特征提取任务之中去。