KeyError: 'clip.positional_embedding'

遇到`KeyError: 'clip.positional_embedding'`错误通常是因为在加载预训练的Open CLIP模型时，可能模型文件结构与预期的格式不匹配。Open CLIP的`create_model_and_transforms`函数期望找到特定的模型组件，如`pretrained`参数所指定的`pytorch_model.bin`文件。

根据引用[1]，`pretrained`参数的路径应该是`'laion/CLIP-ViT-L-14-laion2B-s32B-b82K/pytorch_model.bin'`。如果文件夹结构有变化，或者文件名被修改为`open_clip_pytorch_model.bin`（如引用[2]所示），则需要相应地更新这个路径。

正确的代码应该像这样：

model, _, preprocess = open_clip.create_model_and_transforms(
    'ViT-L-14',
    pretrained='laion/CLIP-ViT-L-14-laion2B-s32B-b82K/open_clip_pytorch_model.bin'  # 使用新的文件名
)

如果你尝试加载的模型确实存在但仍然收到`KeyError`，可能是其他部分的结构更改导致找不到`clip.positional_embedding`。在这种情况下，检查模型文件的结构，确认所需的关键组件是否存在，或者查看Open CLIP文档以了解最新的模型结构要求。

相关问题

class Positional_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(Positional_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features

这段代码实现了一个名为Positional_GAT的模型，它基于GAT（Graph Attention Network）模型，并添加了位置嵌入（location embedding）来考虑节点在图中的位置信息。具体来说，该模型包含一个GATConv层（表示第一层GAT），它将输入的特征向量（features）和边的索引（edge_indices）作为输入，并输出一个新的特征向量。第二层GATConv层将第一层的输出、位置嵌入和边的索引作为输入，并输出最终的特征向量。在模型的前向传播过程中，将输入的特征向量和位置嵌入在最开始的时候拼接在一起，然后经过第一层GATConv层进行处理，接着经过ReLU激活函数和dropout层。最后再次将特征向量和位置嵌入拼接在一起，经过第二层GATConv层得到输出结果。整个模型可以用于图分类、节点分类等任务。

详细解释一下这段代码x = x + self.positional_embedding[None, :, :].to(x.dtype)

这段代码的作用是将 self.positional_embedding[None, :, :] 转换为与 x 相同的数据类型，并将其添加到 x 中。其中 self.positional_embedding 是一个位置编码矩阵，用于在 Transformer 模型中对输入序列进行位置编码。[None, :, :] 表示在第 维添加一个维度，这样可以将位置编码矩阵与输入序列进行广播相加。