有onnx版本吗

是的，CLIP模型已经发布了ONNX版本，您可以在官方GitHub仓库中获取。ONNX是一种跨平台、高性能的深度学习模型表示格式，可以方便地在不同的深度学习框架和硬件平台之间进行模型转换和部署。

您可以使用以下代码来加载CLIP模型的ONNX版本：

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。

需要注意的是，在使用CLIP模型的ONNX版本进行推理时，您需要手动实现文本和图像的预处理和输入，以及模型输出的解析和后处理。此外，由于ONNX版本的CLIP模型可能与官方Python版本的模型存在一些差异，使用时需要注意版本兼容性和模型的准确性。