1.从github上下载blip源代码
2.下载coco训练集，train2014、val2014、test2014（将三个数据集放到一个文件夹，步骤5中需要用到）
http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip
http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip
http://images.cocodataset.org/zips/test2014.zip
3.下载预训练模型model_base_retrieval_coco.pth（或者readme里找一下）
https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/models/model_base_retrieval_coco.pth
4.修改train_retrieval.py中的–config ./configs/retrieval_coco.yaml \以及–output_dir output/retrieval_coco
5.修改config中retrieval_coco.yaml中的image_root路径（此处为数据集路径）
6.修改config中retrieval_coco.yaml中的pretrained（此处为预训练模型路径）
注意：若路径未修改会报错：ConnectionError，意思是默认从外网下载数据集和预训练模型，所以需要在官网或r下载后按照5.6操作进行
7.修改bert模型路径
def init_tokenizer():
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)
因为blip的text decoder用的是bert，也是默认从hugging face上下载，所以需要手动修改BertTokenizer.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)将括号中修改成自己下载好的路径。
（由于本人用的vscode连接服务器，路径代码没更新，一直是ConnectionError的报错，踩了个大坑，所以如果还有报错ConnectionError的情况，则需要将这段路径直接在服务器上修改）
8.对于单卡的情况，代码需要修改（终端输入）

CUDA_VISIBLE_DEVICES=“0” python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 train_retrieval.py --config xxx --output_dir xxx --evaluate

以上如果顺利就可以复现成功，下面是我在复现中遇到的报错
1.torch. cuda.OutofMemorvError:此时需要把batch_size调小
2RuntimeError: Default process group has initialized,please make sure to call init process group：
可以在train_retrieval.py中import os下面加上os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]='0’指定用哪个卡（0可以改成1.2.3，看哪个空着用哪个）
3.然后终端输入（因为我的服务器只有一个GPU，没法分布式训练）
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=1 train_retrieval.py
–config ./configs/retrieval_coco.yaml
–output_dir output/retrieval_coco
4.encoder_output = image_feats[topk_idx.cpu()].to(device)