假设我有一个预训练模型模型.pt
我怎么知道班级这个模型可以预测吗？
我认为它保存在模型中，但我如何提取它？
我试图了解https://github.com/AndreyGuzhov/AudioCLIP 的作用
它有一个预训练的AudioCLIP-Full-Training.pt
我怎么知道里面的标签或类AudioCLIP-Full-Training.pt
【问题讨论】：
标签： python machine-learning pytorch classification
看看它的演示笔记本：https://github.com/AndreyGuzhov/AudioCLIP/blob/master/demo/AudioCLIP.ipynb。
作为 CLIP 模型，分类中使用的标签是模型输入。
【讨论】：
正如@lauthu 已经说过的，首先要看的地方是笔记本： https://github.com/AndreyGuzhov/AudioCLIP/blob/master/demo/AudioCLIP.ipynb。
笔记本提到了这些标签
LABELS = ['cat', 'thunderstorm', 'coughing', 'alarm clock', 'car horn']
笔记本只显示了 5 个类的示例。但是还有更多可能，请参见下文。
寻找课程的另一个地方是 AudioCLIP 的论文。 该论文提到 AudioCLIP 是在具有 632 个音频类的 AudioSet 数据集上进行训练的。见the entire ontology of labels here。 因此，它可以轻松预测 AudioCLIP 所训练的这 632 个类。
除了这 632 个类之外，由于 AudioCLIP 基于CLIP 架构，它还具有AudioCLIP paper 中所述的零样本推理能力：
“保持 CLIP 以零样本方式泛化到看不见的数据集的能力”。
它本质上意味着你可以使用任何常见的英语概念/单词，并且 AudioCLIP 应该能够对声音进行分类，即使它没有经过训练。这是可能的，因为 AudioCLIP 是 CLIP 的扩展，并且 CLIP 模型在其约 400M（图像、标题）对的数据集中“看到”了许多自然英语单词。
【讨论】：