您可以使用以下代码来加载CLIP模型的ONNX版本：

python
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import onnxruntime
import numpy as np
from PIL import Image

加载模型

sess = onnxruntime.InferenceSession('path/to/your/onnx/model')

定义预处理函数

def preprocess(image):
image = image.resize((224, 224))
image = np.array(image)
image = np.transpose(image, (2, 0, 1))
image = image.astype(np.float32)
image /= 255.0
image -= np.array([0.485, 0.456, 0.406]).reshape((3, 1, 1))
image /= np.array([0.229, 0.224, 0.225]).reshape((3, 1, 1))
return image

定义推理函数

def predict(text, image):
image = preprocess(image)
inputs = {
"text": np.array([text], dtype=np.str),
"image": image
}
outputs = sess.run(None, inputs)
return outputs[0]

加载图片和文本

image = Image.open('path/to/your/image')
text = "a photo of a cat"

进行推理

result = predict(text, image)
print(result)
在上述代码中，我们首先使用onnxruntime库加载CLIP模型的ONNX版本，并定义了预处理函数和推理函数。预处理函数将图像进行缩放、归一化等预处理操作，推理函数将文本和图像输入模型，并返回模型的输出向量。在进行推理时，我们需要将文本和图像作为输入传递给推理函数，并获取模型输出结果。

是的，CLIP 模型有 ONNX 版本可用。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的深度学习模型交换格式，可以跨多个框架和平台进行模型部署和推理。

您可以通过以下步骤获取 CLIP 模型的 ONNX 版本：

1. 访问 OpenAI 的 GitHub 存储库：https://github.com/openai/clip
2. 在存储库中找到 "onnx" 文件夹或相关资源。
3. 下载所需的 ONNX 模型文件（例如 clip_vit_base_patch32.onnx）。

请注意，由于我无法提供外部链接，因此您需要自行访问 GitHub 存储库来获取 ONNX 版本的 CLIP 模型。

一旦您获得了 ONNX 模型文件，您可以使用 ONNX 运行时（如 ONNX Runtime 或其他支持 ONNX 的库）加载和运行模型。这样，您就可以在不同的框架和平台上部署和运行 CLIP 模型。