先找cn-clip开源的全精度模型在本机开源数据集上（暂时可以不包括非机动车，以人的reid为优先的数据）测试下reid能力，需要输出rank1 5 10 20指标

首先，在本地测试cn-clip开源的全精度模型用于行人ReID任务之前，你需要完成以下几个步骤：

1. **下载模型及数据集**：确保已经从官方仓库或者GitHub上下载了预训练的cn-clip模型，并获取适合该模型的人体ReID数据集，比如Market-1501、MSMT17等，通常会剔除非机动车类别。

2. **安装依赖**：检查所需的Python库是否已安装，如PyTorch、torchvision以及可能的任何特定于模型的库，例如clip或其对应的工具包。

3. **数据预处理**：对数据集进行必要的预处理，将其转换成模型能接受的输入格式，这可能涉及到裁剪、缩放和标准化。

4. **模型评估设置**：配置评估指标，如Rank-1、Rank-5、Rank-10 和 Rank-20，这些是用来衡量检索过程中匹配精度的常见度量。

5. **模型推理**：利用模型对数据集中查询图像和数据库图像进行特征提取，然后计算相似度得分并排序。

6. **性能计算**：基于排序结果计算指定排名下的准确率，即有多少次在前多少位找到了正确的匹配样本。

下面是一个简化的示例代码片段（假设`model`是加载好的cn-clip模型，`query_loader`和`gallery_loader`是数据加载器）：

from torchmetrics import RankBasedPrecision

# 初始化评估指标
rank_metrics = [RankBasedPrecision(k) for k in [1, 5, 10, 20]]

# 遍历查询集
for query_idx, (query, _) in enumerate(query_loader):
    # 获取查询特征
    query_features = model(query)
    
    # 计算相似度得分
    gallery_scores = model(gallery_loader.dataset)  # 假设gallery_loader返回的是整个gallery的所有特征
    
    # 排序并计算对应rank的准确率
    sorted_indices = gallery_scores.argsort(descending=True)
    for rank_metric in rank_metrics:
        rank_metric.update(sorted_indices[query_idx], query_labels=query_loader.dataset.labels[query_idx])
        
# 输出最终的评价结果
for i, metric in enumerate(rank_metrics):
    print(f"Rank-{i+1} accuracy: {metric.compute() * 100:.2f}%")