[CLIP-VIT-L + Qwen] 多模态大模型学习笔记 - 5

参考repo:WatchTower-Liu/VLM-learning; url: VLLM-BASE

前情提要

有关多模态大模型架构中的语言模型部分（MQwen.py）的代码请看（多模态大模型学习笔记 - 1、 多模态大模型学习笔记 - 2， 多模态大模型学习笔记 - 3，多模态大模型学习笔记 - 4）
本节中将阅读视觉模型部分，即重构后的visual-encoder的源码，位于文件夹visual下的CLIP_VIT.py文件，模型选择的是clip-vit-large-patch14。

源码解读（visualModel类）

init函数

class visualModel(CLIPModel):def __init__(self, config: CLIPConfig):super().__init__(config)

整体含义

利用传入的通用配置模型参数初始化父类。

逐行解读

class visualModel(CLIPModel):def __init__(self, config: CLIPConfig):super().__init__(config)

定义一个继承CLIPModel成员变量和成员方法的visualModel类，在python3.5之后，可以对传递参数的类型进行注解，这里的CLIPModel是一个特定的自定义参数类型，用于指定传入的config参数是CLIPConfig类型，并使用传递的一般配置参数初始化父类。

get_image_features函数（重构）

    @add_start_docstrings_to_model_forward(CLIP_VISION_INPUTS_DOCSTRING)def get_image_features(self,pixel_values: Optional[torch.FloatTensor] = None,output_attentions: Optional[bool] = None,output_hidden_states: Optional[bool] = None,return_dict: Optional[bool] = None,) -> torch.FloatTensor:# Use CLIP model's config for some fields (if specified) instead of those of vision & text components.output_attentions = output_attentions if output_attentions is not None else self.config.output_attentionsoutput_hidden_states = (output_hidden_states if output_hidden_states is not None else self.config.output_hidden_states)return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dictvision_outputs = self.vision_model(pixel_values=pixel_values,output_attentions=output_attentions,output_hidden_states=output_hidden_states,return_dict=return_dict,)pooled_output = vision_outputs.last_hidden_state  # pooled_output# print(pooled_output.shape)return pooled_output

整体含义

经典的特征提取函数，对传入的像素值进行特征提取，并用于后续进一步的处理。重构的目的在于让操作更灵活，可以使用自定义输入和直接获取池化输出。

逐行解读

    @add_start_docstrings_to_model_forward(CLIP_VISION_INPUTS_DOCSTRING)def get_image_features(self,pixel_values: Optional[torch.FloatTensor] = None,output_attentions: Optional[bool] = None,output_hidden_states: Optional[bool] = None,return_dict: Optional[bool] = None,) -> torch.FloatTensor:

这里的装饰器是为了给函数添加文档字符串，其中CLIP_VISION_INPUTS_DOCSTRING从transformers.models.clip.modeling_clip导入，这个装饰器可有可无，不必在意。
pixel_values：一个包含图像像素值的浮点数张量
其余的三个参数结尾bool值类型参数，分别代表是否输出注意力权重，是否输出每一层的隐藏层状态，返回值形式是否为字典类型。

    # Use CLIP model's config for some fields (if specified) instead of those of vision & text components.output_attentions = output_attentions if output_attentions is not None else self.config.output_attentionsoutput_hidden_states = (output_hidden_states if output_hidden_states is not None else self.config.output_hidden_states)return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict

这段代码主要判断是使用传入的参数还是使用配置中的默认参数，保证既可以自定义参数，也可以和配置参数保持一致。

        vision_outputs = self.vision_model(pixel_values=pixel_values,output_attentions=output_attentions,output_hidden_states=output_hidden_states,return_dict=return_dict,)

调用成员变量vision_model处理像素信息，并输出包含多个返回值的vision_outputs，传递入的参数在前文已经说明，这里不再赘述。

        pooled_output = vision_outputs.last_hidden_state  # pooled_output# print(pooled_output.shape)return pooled_output

获取最后一个时间步的隐藏层状态作为池化输出，并将其返回。这个隐藏层状态包含了模型对输入图像的压缩表示或汇总特征。

main函数

def main():modle_path = "F:/huggingface_model/clip-vit-large-patch14"model = visualModel.from_pretrained(modle_path)processor = CLIPProcessor.from_pretrained(modle_path)test_img = Image.open("D:/code/multimodal/data/000000391895.jpg")P_input = processor(images=test_img, return_tensors="pt")print(model.get_image_features(**P_input).shape)

整体含义

一个完整的测试流程，加载图像后利用processer预处理图像获得像素信息，并用视觉模型根据传入的像素信息提取图片特征。

逐行解读

def main():modle_path = "huggingface_model/clip-vit-large-patch14"model = visualModel.from_pretrained(modle_path)processor = CLIPProcessor.from_pretrained(modle_path)test_img = Image.open("D:/code/multimodal/data/000000391895.jpg")P_input = processor(images=test_img, return_tensors="pt")print(model.get_image_features(**P_input).shape)

这里的model_path可以是自己下载的文件夹，也可以直接从huggingface上加载（需要魔法），使用模型地址加载processor和model，加载测试图片后用processor获取图片像素信息，之后会重构后的模型提取池化特征输出表示。
至此，visual_model中的CLIP-VIT源码阅读完毕，有关项目中的另一个视觉模型SIGLIP模型有兴趣的童鞋可以自行阅读。