clip文本编码 77

### CLIP 模型中的77维文本编码细节与应用

在CLIP模型中，当处理文本输入时，会先将文本分割成一系列标记(token)，这些标记随后被映射到一个预定义长度的向量序列。对于大多数实现，默认情况下这个序列的最大长度设定为77个token[^2]。

这意味着无论原始文本有多长，在经过分词后都会被截断或填充至恰好包含77个元素。每个位置上的元素代表了一个特定单词或其他语言单位对应的嵌入(embedding)。这种固定大小的设计使得不同长度的句子可以统一表示，并且能够有效地参与到后续的多模态对比学习过程之中。

具体来说，为了生成这77维的文本编码：

1. 文本首先会被转换成分词形式；
2. 接着利用BERT-style的方式添加特殊字符（如`[CLS]`, `[SEP]`），并进行必要的裁剪或补全操作以确保最终得到的是由77个部分组成的列表；
3. 对于每一个token，则依据其内容查找预先训练好的字典来获得对应的位置上的数值表达——即所谓的“embedding”。

import torch
from transformers import CLIPTokenizer, CLIPModel

model_name = "openai/clip-vit-base-patch32"
tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = CLIPModel.from_pretrained(model_name)

text_input = tokenizer(["a photo of a cat"], padding=True, truncation=True, max_length=77, return_tensors="pt")
text_embeddings = model.get_text_features(**text_input)
print(text_embeddings.shape)  # 输出应显示批次尺寸以及768维度特征空间下的单一样本描述

上述代码展示了如何使用Hugging Face Transformers库加载CLIP模型并对给定文本执行编码操作。值得注意的是，虽然这里提到的是77个时间步长的时间序列数据结构，但实际上输出的文本特征通常是更高维度的空间投影(例如768维)。因此，在实践中所见到的具体数字可能会有所不同，取决于具体的框架版本及其内部实现方式。