使用tensorflow_hub进行中文图像与文本的跨模态检索

基于 Tensorflow 和 TensorFlow Hub 的跨模态检索可以帮助我们通过图像查询相关的文本，或通过文本查询相关的图像。在中文环境下，我们可以使用预训练的模型来进行图像和文本的向量编码，然后通过向量之间的相似度来进行检索。本文将使用 Tensorflow Hub 中的两个预训练模型，一个用于图像编码，一个用于文本编码，并给出一个完整的示例代码。

首先，我们需要准备一些必要的工具和库。确保你已经安装了 TensorFlow 和 Tensorflow Hub。如果没有，请先安装它们。

!pip install tensorflow==2.6.0
!pip install tensorflow_hub==0.12.0

现在，我们可以导入所需的模块和函数:

import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
import numpy as np
import PIL.Image as Image
import matplotlib.pyplot as plt
import os

接下来，我们需要下载两个预训练模型。一个用于图像编码，一个用于文本编码。

# 下载图像编码模型
image_model = hub.load("https://hub.tensorflow.google.cn/google/tf2-preview/mobilenet_v2/feature_vector/4")

# 下载文本编码模型
text_model = hub.load("https://hub.tensorflow.google.cn/google/universal-sentence-encoder-multilingual/3")

我们将使用一个示例图像和一些示例文本来进行跨模态检索。

# 示例图像路径
image_path = "example_image.jpg"

# 示例文本
text = "这是一只可爱的猫"

我们需要对图像和文本进行预处理，并将它们编码为向量。

# 对图像进行预处理
def preprocess_image(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    image = image.resize((224, 224))
    image = np.array(image) / 255.0
    return image

# 对文本进行预处理
def preprocess_text(text):
    return [text]

# 图像编码
def encode_image(image):
    image = tf.convert_to_tensor(image)
    image = tf.expand_dims(image, axis=0)
    image = image_model(image)
    return tf.squeeze(image)

# 文本编码
def encode_text(text):
    text = preprocess_text(text)
    text = text_model(text)
    return tf.squeeze(text)

# 编码示例图像和文本
image = preprocess_image(image_path)
image_vector = encode_image(image)
text_vector = encode_text(text)

现在，我们已经编码了图像和文本，可以计算它们之间的相似度并进行跨模态检索。

# 计算图像向量和文本向量的相似度
similarity = np.inner(image_vector, text_vector)

# 打印相似度
print("图像与文本的相似度:", similarity)

这是一个基本的跨模态检索的示例。你可以根据自己的需求和数据进行更进一步的定制，比如根据相似度排序图像或文本的列表等。

希望这个示例能帮助你理解如何使用 TensorFlow Hub 进行中文图像和文本的跨模态检索。