# CLIP [CLIP](https://huggingface.co/papers/2103.00020) adalah model multimodal untuk visi dan bahasa yang didorong oleh upaya mengatasi jumlah kategori objek yang tetap saat melatih model computer vision. CLIP mempelajari gambar secara langsung dari teks mentah dengan melatih secara bersama pada 400 juta pasangan (gambar, teks). Pra-pelatihan pada skala ini memungkinkan transfer zero-shot ke tugas turunan. CLIP menggunakan encoder gambar dan encoder teks untuk mendapatkan fitur visual dan fitur teks. Kedua fitur diproyeksikan ke ruang laten dengan jumlah dimensi yang sama, dan hasil perkalian titik (dot product) keduanya memberikan skor kemiripan. Anda dapat menemukan semua checkpoint CLIP asli di bawah organisasi [OpenAI](https://huggingface.co/openai?search_models=clip). > [!TIP] > Klik pada model CLIP di bilah sisi kanan untuk melihat lebih banyak contoh cara menerapkan CLIP ke berbagai tugas gambar dan bahasa. > > Setel `use_kernels=True` di [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk mengganti lapisan yang didukung dengan kernel yang dioptimalkan dari Hub. Lihat [Memuat kernel](../kernel_doc/loading_kernels) untuk mempelajari lebih lanjut. Contoh di bawah ini menunjukkan cara menghitung skor kemiripan antara beberapa deskripsi teks dan sebuah gambar dengan [Pipeline](/docs/transformers/main/id/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) atau kelas [AutoModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoModel). ```python from transformers import pipeline clip = pipeline( task="zero-shot-image-classification", model="openai/clip-vit-base-patch32", device=0 ) labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"] clip("http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg", candidate_labels=labels) ``` ```python import requests from PIL import Image from transformers import AutoModel, AutoProcessor model = AutoModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32", attn_implementation="sdpa", device_map="auto") processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"] inputs = processor(text=labels, images=image, return_tensors="pt", padding=True).to(model.device) outputs = model(**inputs) logits_per_image = outputs.logits_per_image probs = logits_per_image.softmax(dim=1) most_likely_idx = probs.argmax(dim=1).item() most_likely_label = labels[most_likely_idx] print(f"Most likely label: {most_likely_label} with probability: {probs[0][most_likely_idx].item():.3f}") ``` ## Catatan - Gunakan [CLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor) untuk mengubah ukuran (atau skala) dan menormalisasi gambar untuk model. ## CLIPConfig[[transformers.CLIPConfig]] #### transformers.CLIPConfig[[transformers.CLIPConfig]] ```python transformers.CLIPConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: dict | transformers.models.clip.configuration_clip.CLIPTextConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.models.clip.configuration_clip.CLIPVisionConfig | None = None, projection_dim: int | None = 512, logit_scale_init_value: float | int | None = 2.6592, initializer_factor: float | None = 1.0) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/configuration_clip.py#L122) **Parameter:** text_config (`dict`, *opsional*) : Kamus opsi konfigurasi yang digunakan untuk menginisialisasi [CLIPTextConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPTextConfig). vision_config (`dict`, *opsional*) : Kamus opsi konfigurasi yang digunakan untuk menginisialisasi [CLIPVisionConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionConfig). projection_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `512`) : Dimensi dari lapisan proyeksi teks dan visi. logit_scale_init_value (`float | int`, *opsional*, default 2.6592) : Nilai awal dari parameter *logit_scale*. Default digunakan sesuai implementasi CLIP asli. initializer_factor (`float`, *opsional*, default `1.0`) : Faktor untuk menginisialisasi semua matriks bobot (sebaiknya tetap 1, digunakan secara internal untuk pengujian inisialisasi). Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari CLIPModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Clip berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [openai/clip-vit-base-patch32](https://huggingface.co/openai/clip-vit-base-patch32) Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut. Contoh: ```python >>> from transformers import CLIPConfig, CLIPModel >>> # Initializing a CLIPConfig with openai/clip-vit-base-patch32 style configuration >>> configuration = CLIPConfig() >>> # Initializing a CLIPModel (with random weights) from the openai/clip-vit-base-patch32 style configuration >>> model = CLIPModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config >>> # We can also initialize a CLIPConfig from a CLIPTextConfig and a CLIPVisionConfig >>> from transformers import CLIPTextConfig, CLIPVisionConfig >>> # Initializing a CLIPText and CLIPVision configuration >>> config_text = CLIPTextConfig() >>> config_vision = CLIPVisionConfig() >>> config = CLIPConfig(text_config=config_text, vision_config=config_vision) ``` ## CLIPTextConfig[[transformers.CLIPTextConfig]] #### transformers.CLIPTextConfig[[transformers.CLIPTextConfig]] ```python transformers.CLIPTextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 49408, hidden_size: int = 512, intermediate_size: int = 2048, projection_dim: int | None = 512, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 8, max_position_embeddings: int = 77, hidden_act: str = 'quick_gelu', layer_norm_eps: float | None = 1e-05, attention_dropout: int | float | None = 0.0, initializer_range: float = 0.02, initializer_factor: float | None = 1.0, pad_token_id: int | None = 1, bos_token_id: int | None = 49406, eos_token_id: int | list[int] | None = 49407) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/configuration_clip.py#L27) **Parameter:** vocab_size (`int`, *opsional*, defaultnya `49408`) : Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh `input_ids`. hidden_size (`int`, *opsional*, defaultnya `512`) : Dimensi dari representasi tersembunyi. intermediate_size (`int`, *opsional*, defaultnya `2048`) : Dimensi dari representasi MLP. projection_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `512`) : Dimensi dari lapisan proyeksi teks dan visi. num_hidden_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `12`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer. num_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `8`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer. max_position_embeddings (`int`, *opsional*, defaultnya `77`) : Panjang maksimum urutan yang mungkin digunakan dengan model ini. hidden_act (`str`, *opsional*, defaultnya `quick_gelu`) : Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, dan sebagainya. layer_norm_eps (`float`, *opsional*, defaultnya `1e-05`) : Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi lapisan. attention_dropout (`Union[int, float]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk probabilitas perhatian. initializer_range (`float`, *opsional*, defaultnya `0.02`) : Deviasi standar dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot. initializer_factor (`float`, *opsional*, default `1.0`) : Faktor untuk menginisialisasi semua matriks bobot (sebaiknya tetap 1, digunakan secara internal untuk pengujian inisialisasi). pad_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `1`) : ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata. bos_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `49406`) : ID token yang digunakan untuk awal aliran (beginning-of-stream) dalam kosakata. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opsional*, defaultnya `49407`) : Token id yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata. Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari CLIPModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Clip berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [openai/clip-vit-base-patch32](https://huggingface.co/openai/clip-vit-base-patch32) Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut. Contoh: ```python >>> from transformers import CLIPTextConfig, CLIPTextModel >>> # Initializing a CLIPTextConfig with openai/clip-vit-base-patch32 style configuration >>> configuration = CLIPTextConfig() >>> # Initializing a CLIPTextModel (with random weights) from the openai/clip-vit-base-patch32 style configuration >>> model = CLIPTextModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## CLIPVisionConfig[[transformers.CLIPVisionConfig]] #### transformers.CLIPVisionConfig[[transformers.CLIPVisionConfig]] ```python transformers.CLIPVisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, hidden_size: int = 768, intermediate_size: int = 3072, projection_dim: int = 512, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 224, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 32, hidden_act: str = 'quick_gelu', layer_norm_eps: float = 1e-05, attention_dropout: int | float | None = 0.0, initializer_range: float = 0.02, initializer_factor: float = 1.0) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/configuration_clip.py#L77) **Parameter:** hidden_size (`int`, *opsional*, defaultnya `768`) : Dimensi dari representasi tersembunyi. intermediate_size (`int`, *opsional*, defaultnya `3072`) : Dimensi dari representasi MLP. projection_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `512`) : Dimensi dari lapisan proyeksi teks dan visi. num_hidden_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `12`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer. num_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `12`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer. num_channels (`int`, *opsional*, default `3`) : Jumlah saluran input. image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opsional*, defaultnya `224`) : Ukuran (resolusi) dari setiap gambar. patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opsional*, defaultnya `32`) : Ukuran (resolusi) dari setiap patch. hidden_act (`str`, *opsional*, defaultnya `quick_gelu`) : Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, dan sebagainya. layer_norm_eps (`float`, *opsional*, defaultnya `1e-05`) : Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi lapisan. attention_dropout (`Union[int, float]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk probabilitas perhatian. initializer_range (`float`, *opsional*, defaultnya `0.02`) : Deviasi standar dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot. initializer_factor (`float`, *opsional*, default `1.0`) : Faktor untuk menginisialisasi semua matriks bobot (sebaiknya tetap 1, digunakan secara internal untuk pengujian inisialisasi). Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari CLIPModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Clip berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [openai/clip-vit-base-patch32](https://huggingface.co/openai/clip-vit-base-patch32) Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut. Contoh: ```python >>> from transformers import CLIPVisionConfig, CLIPVisionModel >>> # Initializing a CLIPVisionConfig with openai/clip-vit-base-patch32 style configuration >>> configuration = CLIPVisionConfig() >>> # Initializing a CLIPVisionModel (with random weights) from the openai/clip-vit-base-patch32 style configuration >>> model = CLIPVisionModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## CLIPTokenizer[[transformers.CLIPTokenizer]] #### transformers.CLIPTokenizer[[transformers.CLIPTokenizer]] ```python transformers.CLIPTokenizer(vocab: str | dict[str, int] | None = None, merges: str | list[str] | None = None, unk_token: str = '<|endoftext|>', bos_token: str = '<|startoftext|>', eos_token: str = '<|endoftext|>', pad_token: str = '<|endoftext|>', **kwargs) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/tokenization_clip.py#L28) **Parameter:** vocab (`str`, `dict` atau `list`, *opsional*) : Kamus kosakata yang akan digunakan oleh tokenizer. merges (`str` atau `list`, *opsional*) : Merges list yang digunakan untuk tokenizer BPE. unk_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"<|endoftext|>"`) : Token yang tidak diketahui. Token yang tidak ada dalam kosakata tidak dapat dikonversi menjadi ID dan akan diset sebagai token ini sebagai gantinya. bos_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"<|startoftext|>"`) : Token awal urutan. eos_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"<|endoftext|>"`) : Token akhir urutan. pad_token (`str`, *opsional*, defaultnya `"<|endoftext|>"`) : Token yang digunakan untuk padding, misalnya saat mem-batching urutan dengan panjang yang berbeda. Konstruksi tokenizer CLIP (didukung oleh pustaka *tokenizers* dari HuggingFace). Berbasis byte-level Byte-Pair-Encoding. Tokenizer ini mewarisi dari [TokenizersBackend](/docs/transformers/main/id/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend) yang berisi sebagian besar metode utama. Pengguna harus merujuk ke superclass ini untuk informasi lebih lanjut mengenai metode-metode tersebut. #### get_special_tokens_mask[[transformers.CLIPTokenizer.get_special_tokens_mask]] ```python get_special_tokens_mask(token_ids_0: list[int], token_ids_1: list[int] | None = None, already_has_special_tokens: bool = False) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_base.py#L1338) **Parameter:** token_ids_0 : Daftar ID untuk sekuens (yang mungkin sudah diformat). token_ids_1 : Tidak digunakan ketika `already_has_special_tokens=True`. Harus None dalam kasus tersebut. already_has_special_tokens : Apakah urutan sudah diformat dengan token khusus. **Mengembalikan:** Daftar bilangan bulat dalam rentang [0, 1] 1 untuk token khusus, 0 untuk token urutan. Ambil id urutan dari daftar token yang tidak memiliki token khusus yang ditambahkan. Untuk tokenizer yang cepat, data collator memanggil ini dengan `already_has_special_tokens=True` untuk membangun mask di atas urutan yang sudah diformat. Dalam kasus tersebut, kami menghitung mask dengan memeriksa keanggotaan dalam `all_special_ids`. #### save_vocabulary[[transformers.CLIPTokenizer.save_vocabulary]] ```python save_vocabulary(save_directory: str, filename_prefix: str | None = None) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/tokenization_utils_tokenizers.py#L546) ## CLIPImageProcessor[[transformers.CLIPImageProcessor]] #### transformers.CLIPImageProcessor[[transformers.CLIPImageProcessor]] ```python transformers.CLIPImageProcessor(**kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/image_processing_clip.py#L23) **Parameter:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengonversi gambar ke RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengubah ukuran gambar. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, defaultnya `{'shortest_edge' : 224}`): Menjelaskan dimensi input maksimum ke model. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi saat mengubah ukuran, jika size berupa int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, defaultnya `{'height' : 224, 'width': 224}`): Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, defaultnya `3`) : Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berdampak jika `do_resize` diatur ke `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `0.00392156862745098`) : Faktor rescale untuk melakukan rescale pada gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menormalisasi gambar. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran dalam `{"height": int, "width" int}` untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan melakukan center crop pada gambar. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Hanya `ChannelDimension.FIRST` yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak disetel, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari: - `"channels_first"` atau `ChannelDimension.FIRST`: gambar dalam format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` atau `ChannelDimension.LAST`: gambar dalam format (height, width, num_channels). - `"none"` atau `ChannelDimension.NONE`: gambar dalam format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Mengembalikan tensor yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Membangun pemroses gambar CLIPImageProcessor. #### preprocess[[transformers.CLIPImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **Parameter:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika memasukkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur `do_rescale=False`. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *opsional*) : Flag pengembang untuk input tambahan yang mirip gambar yang juga akan dipreprocess. Gunakan ini hanya jika meneruskan input sebagai kwarg tidak berhasil. Misalnya, `preprocess(images, masks=masks)` adalah pilihan yang disarankan, tetapi dapat menyebabkan masalah prioritas argumen pada beberapa model. Dalam kasus tersebut, `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` dapat digunakan sebagai gantinya. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan mengubah ukuran gambar. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Menjelaskan dimensi input maksimum ke model. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi saat mengubah ukuran, jika size berupa int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Filter resampling yang digunakan saat mengubah ukuran gambar. Nilai ini dapat berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berpengaruh jika `do_resize` diatur ke `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*) : Faktor penskalaan ulang untuk menskalakan ulang gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menormalisasi gambar. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*) : Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*) : Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran dalam `{"height": int, "width" int}` untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan center crop pada gambar. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Hanya `ChannelDimension.FIRST` yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak disetel, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari: - `"channels_first"` atau `ChannelDimension.FIRST`: gambar dalam format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` atau `ChannelDimension.LAST`: gambar dalam format (height, width, num_channels). - `"none"` atau `ChannelDimension.NONE`: gambar dalam format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Mengembalikan tensor yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. **Mengembalikan:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- Dictionary berisi list/array/tensor yang dikembalikan oleh metode __call__ ('pixel_values', dll.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *opsional*) -- Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi. Praproses sebuah gambar atau kumpulan gambar. ## CLIPImageProcessorPil[[transformers.CLIPImageProcessorPil]] #### transformers.CLIPImageProcessorPil[[transformers.CLIPImageProcessorPil]] ```python transformers.CLIPImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/image_processing_pil_clip.py#L23) **Parameter:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengonversi gambar ke RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengubah ukuran gambar. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, defaultnya `{'shortest_edge' : 224}`): Menjelaskan dimensi input maksimum ke model. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi saat mengubah ukuran, jika size berupa int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, defaultnya `{'height' : 224, 'width': 224}`): Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, defaultnya `3`) : Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berdampak jika `do_resize` diatur ke `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `0.00392156862745098`) : Faktor rescale untuk melakukan rescale pada gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menormalisasi gambar. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran dalam `{"height": int, "width" int}` untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan melakukan center crop pada gambar. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Hanya `ChannelDimension.FIRST` yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak disetel, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari: - `"channels_first"` atau `ChannelDimension.FIRST`: gambar dalam format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` atau `ChannelDimension.LAST`: gambar dalam format (height, width, num_channels). - `"none"` atau `ChannelDimension.NONE`: gambar dalam format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Mengembalikan tensor yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Membangun pemroses gambar CLIPImageProcessor. #### preprocess[[transformers.CLIPImageProcessorPil.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **Parameter:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika memasukkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur `do_rescale=False`. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *opsional*) : Flag pengembang untuk input tambahan yang mirip gambar yang juga akan dipreprocess. Gunakan ini hanya jika meneruskan input sebagai kwarg tidak berhasil. Misalnya, `preprocess(images, masks=masks)` adalah pilihan yang disarankan, tetapi dapat menyebabkan masalah prioritas argumen pada beberapa model. Dalam kasus tersebut, `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` dapat digunakan sebagai gantinya. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan mengubah ukuran gambar. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Menjelaskan dimensi input maksimum ke model. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi saat mengubah ukuran, jika size berupa int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Filter resampling yang digunakan saat mengubah ukuran gambar. Nilai ini dapat berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berpengaruh jika `do_resize` diatur ke `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*) : Faktor penskalaan ulang untuk menskalakan ulang gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menormalisasi gambar. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*) : Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*) : Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika `do_normalize` diatur ke `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Ukuran dalam `{"height": int, "width" int}` untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan melakukan center crop pada gambar. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Hanya `ChannelDimension.FIRST` yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opsional*) : Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak disetel, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari: - `"channels_first"` atau `ChannelDimension.FIRST`: gambar dalam format (num_channels, height, width). - `"channels_last"` atau `ChannelDimension.LAST`: gambar dalam format (height, width, num_channels). - `"none"` atau `ChannelDimension.NONE`: gambar dalam format (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Mengembalikan tensor yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsional*) : Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. **Mengembalikan:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- Dictionary berisi list/array/tensor yang dikembalikan oleh metode __call__ ('pixel_values', dll.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *opsional*) -- Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi. Praproses sebuah gambar atau kumpulan gambar. ## CLIPProcessor[[transformers.CLIPProcessor]] #### transformers.CLIPProcessor[[transformers.CLIPProcessor]] ```python transformers.CLIPProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, **kwargs) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/processing_clip.py#L23) **Parameter:** image_processor (`CLIPImageProcessor`) : Prosesor gambar adalah input yang wajib. tokenizer (`CLIPTokenizer`) : Tokenizer adalah input yang wajib. Membangun CLIPProcessor yang membungkus image processor dan tokenizer menjadi satu processor. [CLIPProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPProcessor) menyediakan semua fungsionalitas dari [CLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor) dan [CLIPTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer). Lihat [~CLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor) dan [~CLIPTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer) untuk informasi lebih lanjut. #### __call__[[transformers.CLIPProcessor.__call__]] ```python __call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L659) **Parameter:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *opsional*) : Gambar untuk dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika memasukkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur `do_rescale=False`. text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *opsional*) : Urutan atau batch dari urutan yang akan dienkod. Setiap urutan dapat berupa string atau daftar string (string yang sudah dipretokenisasi). Jika Anda memasukkan input yang sudah dipretokenisasi, setel `is_split_into_words=True` untuk menghindari ambiguitas dengan input yang di-batch. videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`, *opsional*) : Video yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu video atau batch video dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika memasukkan video dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur `do_rescale=False`. audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *opsional*) : Audio atau batch audio yang akan disiapkan. Setiap audio dapat berupa array NumPy atau tensor PyTorch. Jika berupa array NumPy/tensor PyTorch, setiap audio harus memiliki bentuk (C, T), di mana C adalah jumlah channel, dan T adalah panjang sampel audio. return_tensors (`str` atau [TensorType](/docs/transformers/main/id/internal/file_utils#transformers.TensorType), *opsional*) : Jika diatur, akan mengembalikan tensor dari framework tertentu. Nilai yang dapat diterima adalah: - `'pt'`: Mengembalikan objek `torch.Tensor` PyTorch. - `'np'`: Mengembalikan objek `np.ndarray` NumPy. - ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/id/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *opsional*) : Opsi pemrosesan tambahan untuk setiap modalitas (teks, gambar, video, audio). Parameter spesifik model tercantum di atas; lihat kelas TypedDict untuk daftar lengkap argumen yang didukung. ## CLIPModel[[transformers.CLIPModel]] #### transformers.CLIPModel[[transformers.CLIPModel]] ```python transformers.CLIPModel(config: CLIPConfig) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L651) **Parameter:** config ([CLIPConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model. Model Clip polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya. Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.) Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum. #### forward[[transformers.CLIPModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, return_loss: bool | None = None, interpolate_pos_encoding: bool = False, **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L746) **Parameter:** input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *opsional*) : Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan [CLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor). Lihat [CLIPImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) untuk detailnya ([CLIPProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPProcessor) menggunakan [CLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor) untuk memproses gambar). attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`: - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**. [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`. [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids) return_loss (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan kerugian kontras (contrastive loss) atau tidak. interpolate_pos_encoding (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menginterpolasi enkoding posisi yang telah dilatih sebelumnya. **Mengembalikan:** `CLIPOutput` atau `tuple(torch.Tensor)` A `CLIPOutput` or a tuple of `torch.Tensor` (if `return_dict=False` is passed or when `config.return_dict=False`) comprising various elements depending on the configuration ([CLIPConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig)) and inputs. Metode forward dari [CLIPModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPModel) menimpa metode khusus `__call__`. Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam. - **loss** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(1,)`, *opsional*, dikembalikan ketika `return_loss` bernilai `True`) -- Contrastive loss untuk kemiripan gambar-teks. - **logits_per_image** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(image_batch_size, text_batch_size)`) -- Skor hasil perkalian titik (dot product) yang telah diskalakan antara `image_embeds` dan `text_embeds`. Ini mewakili skor kemiripan antara gambar dan teks. - **logits_per_text** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(text_batch_size, image_batch_size)`) -- Skor hasil perkalian titik berskala antara `text_embeds` dan `image_embeds`. Ini mewakili skor kemiripan teks-gambar. - **text_embeds** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, output_dim`) -- Embedding teks yang diperoleh dengan menerapkan lapisan proyeksi ke output terpool dari [CLIPTextModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel). - **image_embeds** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, output_dim`) -- Embedding gambar yang diperoleh dengan menerapkan lapisan proyeksi ke output terpool dari [CLIPVisionModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionModel). - **text_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling`, *opsional*) -- Output dari [CLIPTextModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel). - **vision_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling`, *opsional*) -- Output dari [CLIPVisionModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionModel). Contoh: ```python >>> import torch >>> from transformers import AutoProcessor, CLIPModel >>> from transformers.image_utils import load_image >>> model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" >>> image = load_image(url) >>> inputs = processor( ... text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], images=image, return_tensors="pt", padding=True ... ) >>> with torch.inference_mode(): ... 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 ``` #### get_text_features[[transformers.CLIPModel.get_text_features]] ```python get_text_features(input_ids: Tensor, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L672) **Parameter:** input_ids (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`: - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**. [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`. [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids) **Mengembalikan:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) atau `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([CLIPConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig)) dan input. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model. - **pooler_output** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, hidden_size)`) -- Hidden-state lapisan terakhir dari token pertama dalam urutan (token klasifikasi) setelah diproses lebih lanjut melalui lapisan yang digunakan untuk tugas pra-pelatihan tambahan. Misalnya, untuk keluarga model BERT, ini mengembalikan token klasifikasi setelah diproses melalui lapisan linear dan fungsi aktivasi tanh. Bobot lapisan linear dilatih dari tujuan prediksi kalimat berikutnya (klasifikasi) selama pra-pelatihan. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention. Contoh: ```python >>> import torch >>> from transformers import AutoTokenizer, CLIPModel >>> model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> 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) ``` #### get_image_features[[transformers.CLIPModel.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, interpolate_pos_encoding: bool = False, **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L708) **Parameter:** pixel_values (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan [CLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor). Lihat [CLIPImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) untuk detailnya ([CLIPProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPProcessor) menggunakan [CLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor) untuk memproses gambar). interpolate_pos_encoding (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menginterpolasi enkoding posisi yang telah dilatih sebelumnya. **Mengembalikan:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) atau `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([CLIPConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig)) dan input. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model. - **pooler_output** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, hidden_size)`) -- Hidden-state lapisan terakhir dari token pertama dalam urutan (token klasifikasi) setelah diproses lebih lanjut melalui lapisan yang digunakan untuk tugas pra-pelatihan tambahan. Misalnya, untuk keluarga model BERT, ini mengembalikan token klasifikasi setelah diproses melalui lapisan linear dan fungsi aktivasi tanh. Bobot lapisan linear dilatih dari tujuan prediksi kalimat berikutnya (klasifikasi) selama pra-pelatihan. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention. Contoh: ```python >>> import torch >>> from transformers import AutoProcessor, CLIPModel >>> from transformers.image_utils import load_image >>> model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> 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) ``` ## CLIPTextModel[[transformers.CLIPTextModel]] #### transformers.CLIPTextModel[[transformers.CLIPTextModel]] ```python transformers.CLIPTextModel(config: CLIPTextConfig) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L485) **Parameter:** config ([CLIPTextConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPTextConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model. Model teks dari CLIP tanpa head atau proyeksi di atasnya. Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.) Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum. #### forward[[transformers.CLIPTextModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L501) **Parameter:** input_ids (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`: - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**. [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`. [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids) **Mengembalikan:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) atau `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([CLIPConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig)) dan input. Metode forward dari [CLIPTextModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel) menimpa metode khusus `__call__`. Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model. - **pooler_output** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, hidden_size)`) -- Hidden-state lapisan terakhir dari token pertama dalam urutan (token klasifikasi) setelah diproses lebih lanjut melalui lapisan yang digunakan untuk tugas pra-pelatihan tambahan. Misalnya, untuk keluarga model BERT, ini mengembalikan token klasifikasi setelah diproses melalui lapisan linear dan fungsi aktivasi tanh. Bobot lapisan linear dilatih dari tujuan prediksi kalimat berikutnya (klasifikasi) selama pra-pelatihan. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention. Contoh: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, CLIPTextModel >>> model = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> 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 ``` ## CLIPTextModelWithProjection[[transformers.CLIPTextModelWithProjection]] #### transformers.CLIPTextModelWithProjection[[transformers.CLIPTextModelWithProjection]] ```python transformers.CLIPTextModelWithProjection(config: CLIPTextConfig) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L826) **Parameter:** config ([CLIPTextConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPTextConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model. Model Clip dengan lapisan proyeksi di atasnya (lapisan linear di atas output yang dipooling). Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.) Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum. #### forward[[transformers.CLIPTextModelWithProjection.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L846) **Parameter:** input_ids (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids) attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`: - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**. [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`. [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids) **Mengembalikan:** `CLIPTextModelOutput` atau `tuple(torch.Tensor)` A `CLIPTextModelOutput` atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([CLIPConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig)) dan input. Metode forward dari [CLIPTextModelWithProjection](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModelWithProjection) menimpa metode khusus `__call__`. Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam. - **text_embeds** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, output_dim)` *opsional* dikembalikan saat model diinisialisasi dengan `with_projection=True`) -- Embedding teks yang diperoleh dengan menerapkan lapisan proyeksi ke pooler_output. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) -- Urutan hidden-states pada keluaran dari lapisan terakhir model. - **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor, ...]`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_hidden_states=True` dilewatkan atau ketika `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional. - **attentions** (`tuple[torch.Tensor, ...]`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention. Contoh: ```python >>> import torch >>> from transformers import AutoTokenizer, CLIPTextModelWithProjection >>> model = CLIPTextModelWithProjection.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="pt") >>> with torch.inference_mode(): ... outputs = model(**inputs) >>> text_embeds = outputs.text_embeds ``` ## CLIPVisionModelWithProjection[[transformers.CLIPVisionModelWithProjection]] #### transformers.CLIPVisionModelWithProjection[[transformers.CLIPVisionModelWithProjection]] ```python transformers.CLIPVisionModelWithProjection(config: CLIPVisionConfig) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L890) **Parameter:** config ([CLIPVisionConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model. Model Clip dengan lapisan proyeksi di atasnya (lapisan linear di atas output yang dipooling). Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.) Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum. #### forward[[transformers.CLIPVisionModelWithProjection.forward]] ```python forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, interpolate_pos_encoding: bool = False, **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L908) **Parameter:** pixel_values (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *opsional*) : Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan [CLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor). Lihat [CLIPImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) untuk detailnya ([CLIPProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPProcessor) menggunakan [CLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor) untuk memproses gambar). interpolate_pos_encoding (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menginterpolasi enkoding posisi yang telah dilatih sebelumnya. **Mengembalikan:** `CLIPVisionModelOutput` atau `tuple(torch.Tensor)` `CLIPVisionModelOutput` atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([CLIPConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig)) dan input. Metode forward dari [CLIPVisionModelWithProjection](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionModelWithProjection) menimpa metode khusus `__call__`. Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam. - **image_embeds** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, output_dim)` *opsional* yang dikembalikan saat model diinisialisasi dengan `with_projection=True`) -- Embedding gambar yang diperoleh dengan menerapkan lapisan proyeksi ke pooler_output. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) -- Urutan hidden-states pada keluaran dari lapisan terakhir model. - **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor, ...]`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_hidden_states=True` dilewatkan atau ketika `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional. - **attentions** (`tuple[torch.Tensor, ...]`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention. Contoh: ```python >>> import torch >>> from transformers import AutoProcessor, CLIPVisionModelWithProjection >>> from transformers.image_utils import load_image >>> model = CLIPVisionModelWithProjection.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" >>> image = load_image(url) >>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt") >>> with torch.inference_mode(): ... outputs = model(**inputs) >>> image_embeds = outputs.image_embeds ``` ## CLIPVisionModel[[transformers.CLIPVisionModel]] #### transformers.CLIPVisionModel[[transformers.CLIPVisionModel]] ```python transformers.CLIPVisionModel(config: CLIPVisionConfig) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L585) **Parameter:** config ([CLIPVisionConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model. Model visi dari CLIP tanpa head atau proyeksi di atasnya. Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.) Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum. #### forward[[transformers.CLIPVisionModel.forward]] ```python forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, interpolate_pos_encoding: bool | None = False, **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L601) **Parameter:** pixel_values (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *opsional*) : Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan [CLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor). Lihat [CLIPImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) untuk detailnya ([CLIPProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPProcessor) menggunakan [CLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor) untuk memproses gambar). interpolate_pos_encoding (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menginterpolasi enkoding posisi yang telah dilatih sebelumnya. **Mengembalikan:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) atau `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([CLIPConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig)) dan input. Metode forward dari [CLIPVisionModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPVisionModel) menimpa metode khusus `__call__`. Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model. - **pooler_output** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, hidden_size)`) -- Hidden-state lapisan terakhir dari token pertama dalam urutan (token klasifikasi) setelah diproses lebih lanjut melalui lapisan yang digunakan untuk tugas pra-pelatihan tambahan. Misalnya, untuk keluarga model BERT, ini mengembalikan token klasifikasi setelah diproses melalui lapisan linear dan fungsi aktivasi tanh. Bobot lapisan linear dilatih dari tujuan prediksi kalimat berikutnya (klasifikasi) selama pra-pelatihan. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention. Contoh: ```python >>> from PIL import Image >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> from transformers import AutoProcessor, CLIPVisionModel >>> model = CLIPVisionModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> 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 ``` ## CLIPForImageClassification[[transformers.CLIPForImageClassification]] #### transformers.CLIPForImageClassification[[transformers.CLIPForImageClassification]] ```python transformers.CLIPForImageClassification(config: CLIPConfig) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L959) **Parameter:** config ([CLIPConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model. Enkoder visual CLIP dengan kepala klasifikasi gambar di atasnya (lapisan linear di atas keadaan tersembunyi akhir yang dipool dari token patch), misalnya untuk ImageNet. Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.) Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum. #### forward[[transformers.CLIPForImageClassification.forward]] ```python forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clip/modeling_clip.py#L977) **Parameter:** pixel_values (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *opsional*) : Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan [CLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor). Lihat [CLIPImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) untuk detailnya ([CLIPProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPProcessor) menggunakan [CLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPImageProcessor) untuk memproses gambar). labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size,)`, *opsional*) : Label untuk menghitung loss klasifikasi/regresi gambar. Indeks harus berada dalam `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Jika `config.num_labels == 1`, loss regresi dihitung (Mean-Square loss). Jika `config.num_labels > 1`, loss klasifikasi dihitung (Cross-Entropy). **Mengembalikan:** [ImageClassifierOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput) atau `tuple(torch.Tensor)` [ImageClassifierOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([CLIPConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPConfig)) dan input. Metode forward dari [CLIPForImageClassification](/docs/transformers/main/id/model_doc/clip#transformers.CLIPForImageClassification) menimpa metode khusus `__call__`. Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam. - **loss** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(1,)`, *opsional*, dikembalikan saat `labels` disediakan) -- Loss klasifikasi (atau regresi jika config.num_labels==1). - **logits** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, config.num_labels)`) -- Skor klasifikasi (atau regresi jika config.num_labels==1) (sebelum SoftMax). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap tahap) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Hidden-states (juga disebut feature maps) dari model pada output dari setiap tahap. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)`. Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention. Contoh: ```python >>> from transformers import AutoImageProcessor, CLIPForImageClassification >>> import torch >>> from datasets import load_dataset >>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image") >>> image = dataset["test"]["image"][0] >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> model = CLIPForImageClassification.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") >>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt") >>> with torch.no_grad(): ... logits = model(**inputs).logits >>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes >>> predicted_label = logits.argmax(-1).item() >>> print(model.config.id2label[predicted_label]) ... ```