如何使用自己的数据集完成clip-cn的finetune?我已经仔细看了教程和之前的回答，但还是没有

问题在于你的训练集和验证集应该包含不同的样本。
在这种情况下，你需要将它们分开：
train_hf_dataset=load_dataset('csv', data_files='train.txt',sep=',')
validation_hf_dataset=load_dataset('csv', data_files='validation.txt',sep=',')
然后像这样创建MSData集：
train_dataset = MsDataset.to_ms_dataset(train_hf_dataset, shuffle=True)
validation_dataset = MsDataset.to_ms_dataset(validation_hf_dataset, shuffle=False)
另外，确保你的CSV文件中有一个名为"label"或"target"的列。

要使用自己的数据集对 CLIP-CN 进行 fine-tune，可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据集：首先，需要准备一个自己的文本和图像数据集，其中文本数据集需要包含文本描述和对应的标签，图像数据集需要包含图像和对应的标签。
2. 数据预处理：对数据集进行预处理，包括文本清洗、分词、去除停用词等操作，以及图像裁剪、缩放、归一化等操作。
3. 加载 CLIP-CN 模型：使用 PyTorch 加载已经训练好的 CLIP-CN 模型。
4. 构建数据加载器：使用 PyTorch DataLoader 构建数据加载器，将文本和图像数据集转换成 PyTorch 张量，并将文本和图像数据对齐。
5. fine-tune 模型：使用 PyTorch 的优化器和损失函数对模型进行 fine-tune。可以选择使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器进行 fine-tune。
6. 调整超参数：根据需要调整超参数，如学习率、批量大小、训练轮数等。
   评估模型性能：使用测试集对 fine-tuned 后的模型进行评估，计算准确率、召回率等指标。
7. 应用模型：将 fine-tuned 后的模型应用于实际场景中，例如文本分类、图像检索等任务。

需要注意的是，fine-tune 过程需要消耗大量的计算资源和时间，因此建议使用 GPU 进行计算加速。同时，fine-tune 后的模型性能可能会受到多种因素的影响，如数据集质量、超参数选择等，因此需要根据实际情况进行调整和优化。