La méthode forward du modèle GroupViTModel surcharge la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

• loss (torch.FloatTensor de forme (1,), facultatif, renvoyé lorsque return_loss est True) — Perte contrastive pour la similarité image-texte.

• logits_per_image (torch.FloatTensor de forme (image_batch_size, text_batch_size)) — Les scores de produit scalaire normalisé entre image_embeds et text_embeds. Cela représente les scores de similarité image-texte.

• logits_per_text (torch.FloatTensor de forme (text_batch_size, image_batch_size)) — Les scores de produit scalaire normalisé entre text_embeds et image_embeds. Cela représente les scores de similarité texte-image.

• segmentation_logits (torch.FloatTensor de forme (batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)) — Scores de classification pour chaque pixel.

  Les logits retournés n'ont pas nécessairement la même taille que les pixel_values passés en entrée. Cela permet d'éviter de réaliser deux interpolations et de perdre en qualité lorsqu'un utilisateur doit redimensionner les logits à la taille de l'image d'origine en post-traitement. Vous devez toujours vérifier la forme de vos logits et les redimensionner si nécessaire.

• text_embeds (torch.FloatTensor de forme (batch_size, output_dim) — Les embeddings de texte obtenus en appliquant la couche de projection à la sortie agrégée de GroupViTTextModel.

• image_embeds (torch.FloatTensor de forme (batch_size, output_dim) — Les embeddings d'image obtenus en appliquant la couche de projection à la sortie agrégée de GroupViTVisionModel.

• text_model_output (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, facultatif) — La sortie du GroupViTTextModel.

• vision_model_output (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, facultatif) — La sortie du GroupViTVisionModel.

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, GroupViTModel

>>> model = GroupViTModel.from_pretrained("nvidia/groupvit-gcc-yfcc")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("nvidia/groupvit-gcc-yfcc")

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> inputs = processor(
...     text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], images=image, return_tensors="pt", padding=True
... )

>>> outputs = model(**inputs)
>>> logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
>>> probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # we can take the softmax to get the label probabilities

• last_hidden_state (torch.FloatTensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.

• pooler_output (torch.FloatTensor de forme (batch_size, hidden_size)) — État caché de la dernière couche du premier jeton de la séquence (jeton de classification) après un traitement supplémentaire à travers les couches utilisées pour la tâche de pré-entraînement auxiliaire. Par exemple, pour les modèles de la famille BERT, cela renvoie le jeton de classification après traitement par une couche linéaire et une fonction d'activation tanh. Les poids de la couche linéaire sont entraînés à partir de l'objectif de prédiction de la phrase suivante (classification) pendant le pré-entraînement.

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.

• attentions (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

>>> import torch
>>> from transformers import CLIPTokenizer, GroupViTModel

>>> model = GroupViTModel.from_pretrained("nvidia/groupvit-gcc-yfcc")
>>> tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("nvidia/groupvit-gcc-yfcc")

>>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="pt")
>>> with torch.inference_mode():
...     text_features = model.get_text_features(**inputs)

• last_hidden_state (torch.FloatTensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.

• pooler_output (torch.FloatTensor de forme (batch_size, hidden_size)) — État caché de la dernière couche du premier jeton de la séquence (jeton de classification) après un traitement supplémentaire à travers les couches utilisées pour la tâche de pré-entraînement auxiliaire. Par exemple, pour les modèles de la famille BERT, cela renvoie le jeton de classification après traitement par une couche linéaire et une fonction d'activation tanh. Les poids de la couche linéaire sont entraînés à partir de l'objectif de prédiction de la phrase suivante (classification) pendant le pré-entraînement.

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.

• attentions (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, GroupViTModel
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model = GroupViTModel.from_pretrained("nvidia/groupvit-gcc-yfcc")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("nvidia/groupvit-gcc-yfcc")

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = load_image(url)

>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> with torch.inference_mode():
...     image_features = model.get_image_features(**inputs)

La méthode forward du GroupViTTextModel redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

• last_hidden_state (torch.FloatTensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.

• pooler_output (torch.FloatTensor de forme (batch_size, hidden_size)) — État caché de la dernière couche du premier jeton de la séquence (jeton de classification) après un traitement supplémentaire à travers les couches utilisées pour la tâche de pré-entraînement auxiliaire. Par exemple, pour les modèles de la famille BERT, cela renvoie le jeton de classification après traitement par une couche linéaire et une fonction d'activation tanh. Les poids de la couche linéaire sont entraînés à partir de l'objectif de prédiction de la phrase suivante (classification) pendant le pré-entraînement.

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.

• attentions (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

>>> from transformers import CLIPTokenizer, GroupViTTextModel

>>> tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("nvidia/groupvit-gcc-yfcc")
>>> model = GroupViTTextModel.from_pretrained("nvidia/groupvit-gcc-yfcc")

>>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="pt")

>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
>>> pooled_output = outputs.pooler_output  # pooled (EOS token) states

La méthode forward du GroupViTVisionModel redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

• last_hidden_state (torch.FloatTensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.

• pooler_output (torch.FloatTensor de forme (batch_size, hidden_size)) — État caché de la dernière couche du premier jeton de la séquence (jeton de classification) après un traitement supplémentaire à travers les couches utilisées pour la tâche de pré-entraînement auxiliaire. Par exemple, pour les modèles de la famille BERT, cela renvoie le jeton de classification après traitement par une couche linéaire et une fonction d'activation tanh. Les poids de la couche linéaire sont entraînés à partir de l'objectif de prédiction de la phrase suivante (classification) pendant le pré-entraînement.

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.

• attentions (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, GroupViTVisionModel

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("nvidia/groupvit-gcc-yfcc")
>>> model = GroupViTVisionModel.from_pretrained("nvidia/groupvit-gcc-yfcc")

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
>>> pooled_output = outputs.pooler_output  # pooled CLS states