clip的load语句

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）是一种基于视觉-语言对比学习的模型，它通过将文本描述和图像对进行匹配和区分来预训练，然后可以用于各种计算机视觉和自然语言处理任务。在使用CLIP的库（如pytorch CLIP等）时，并没有直接的`load`语句，因为CLIP本身并不像传统的模型那样加载权重文件。

如果你想在PyTorch中加载CLIP模型，通常会从预训练好的模型下载并加载预训练的权重。例如，在Hugging Face的transformers库中，你可以这样操作：

from transformers import CLIPTokenizer, CLIPModel

# 加载预训练模型和tokenizer
model = CLIPModel.from_pretrained('openai/clip-vit-base-patch32')
tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained('openai/clip-vit-base-patch32')

# 如果需要加载特定版本或者其他地方的模型，替换相应的URL

这里并没有“load”这个词，而是通过`from_pretrained`函数获取预训练模型和tokenizer。如果你有其他关于CLIP的具体问题，比如如何调整或使用模型，随时提问哦！

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def cartoonize(load_folder, save_folder, model_path): input_photo = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3]) network_out = network.unet_generator(input_photo) final_out = guided_filter.guided_filter(input_photo, network_out, r=1, eps=5e-3) all_vars = tf.trainable_variables() gene_vars = [var for var in all_vars if 'generator' in var.name] saver = tf.train.Saver(var_list=gene_vars) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True sess = tf.Session(config=config) sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(model_path)) name_list = os.listdir(load_folder) for name in tqdm(name_list): try: load_path = os.path.join(load_folder, name) save_path = os.path.join(save_folder, name) image = cv2.imread(load_path) image = resize_crop(image) batch_image = image.astype(np.float32)/127.5 - 1 batch_image = np.expand_dims(batch_image, axis=0) output = sess.run(final_out, feed_dict={input_photo: batch_image}) output = (np.squeeze(output)+1)*127.5 output = np.clip(output, 0, 255).astype(np.uint8) cv2.imwrite(save_path, output) except: print('cartoonize {} failed'.format(load_path))

这是一个用于将图像转换为卡通风格的函数。它使用了一个基于UNet的生成器网络来实现转换。函数的输入参数包括加载图像的文件夹路径load_folder，保存结果的文件夹路径save_folder，以及模型的路径model_path。

函数首先创建了一个占位符input_photo，用于接收输入图像。然后使用UNet生成器网络对输入图像进行转换，得到网络的输出network_out。接下来，使用guided_filter对输入图像和网络输出进行引导滤波，得到最终的输出final_out。

函数使用tf.trainable_variables()获取所有可训练的变量，并通过筛选将属于生成器网络的变量gene_vars提取出来。然后创建一个Saver对象，用于保存和恢复模型时只操作生成器网络的变量。

接下来，创建一个tf.Session，并进行全局变量的初始化。然后通过saver.restore()方法恢复生成器网络的权重，这里使用了最新的checkpoint。

接下来，函数列举了加载文件夹中的所有图像文件，并使用循环对每个图像进行卡通化处理。首先读取图像，并使用之前定义的resize_crop函数对图像进行尺寸调整和裁剪。然后将图像归一化为[-1, 1]的范围，并在第0维上扩展一个维度，以适应网络输入的要求。接下来，通过sess.run()方法运行最终输出final_out，将输入图像传入input_photo的占位符中。得到的输出经过反归一化处理，再进行像素值的裁剪和类型转换，并使用cv2.imwrite()保存结果图像。

最后，函数通过try-except语句来处理异常情况，如果处理某个图像失败，则打印出错误信息。

总之，这个函数可以将指定文件夹中的图像转换为卡通风格，并保存到指定文件夹中。