CoOp

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

• Python 环境，并预先安装 PyTorch（随 dassl 一起安装）
• 先安装并激活 dassl 环境（来自 Dassl.pytorch 仓库）
• 按 DATASETS.md 准备数据集（如 ImageNet、Caltech101 等）
• 网络可访问 GitHub 以获取 Dassl.pytorch、CLIP 及数据集说明

安装与启动步骤

1. 1安装dassl环境

   README 明确要求先按 Dassl.pytorch 仓库的安装说明装好 dassl 以及 PyTorch，这是运行本项目的前置条件。

2. 2安装项目依赖

   激活 dassl 环境后，在 CoOp/ 目录下执行该命令安装 CLIP 所需的若干额外 Python 包。

   cd CoOp
   pip install -r requirements.txt

   复制

3. 3安装数据集

   按仓库中的 DATASETS.md 文档安装所需数据集，README 未给出具体下载命令。

4. 4运行CoOp实验

   打开 COOP.md，按其中说明运行 Learning to Prompt for Vision-Language Models 的代码复现结果。

5. 5运行CoCoOp实验

   打开 COCOOP.md，按其中说明运行 Conditional Prompt Learning 的代码复现结果。

如何确认成功

在已激活的 dassl 环境下，按 COOP.md 或 COCOOP.md 给出的训练命令能正常开始训练，且数据加载无报错。

常见问题

注意事项

• pip install -r requirements.txt 必须在已激活的 dassl 环境下、于 CoOp/ 目录中执行。
• dassl 的具体安装命令在 Dassl.pytorch 仓库的安装说明中，本 README 未直接给出，请按链接操作。
• README 未提供具体训练/评估命令和端口、路径参数，请以 COOP.md、COCOOP.md、DATASETS.md 为准。
• 本项目为研究代码，需自备数据集与算力资源。