Transformers documentation

Vision Transformer (ViT)

Transformers

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

Model ini dipublikasikan di HF papers pada 2020-10-22 dan disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2021-04-01.

Vision Transformer (ViT)

Vision Transformer (ViT) adalah transformer yang diadaptasi untuk tugas computer vision. Sebuah gambar dipecah menjadi patch berukuran tetap yang lebih kecil, yang diperlakukan sebagai urutan token, mirip dengan kata-kata pada tugas NLP. ViT membutuhkan sumber daya yang lebih sedikit untuk pretraining dibandingkan arsitektur konvolusional, dan kinerjanya pada dataset besar dapat ditransfer ke tugas downstream yang lebih kecil.

Anda dapat menemukan semua checkpoint ViT asli di bawah organisasi Google.

Klik model ViT di bilah sisi kanan untuk melihat lebih banyak contoh cara menerapkan ViT ke berbagai tugas computer vision.

Setel use_kernels=True di from_pretrained() untuk mengganti lapisan yang didukung dengan kernel yang dioptimalkan dari Hub. Lihat Memuat kernel untuk mempelajari lebih lanjut.

Contoh di bawah ini menunjukkan cara mengklasifikasikan gambar dengan Pipeline atau kelas AutoModel.

Pipeline

AutoModel

Catatan

Hasil terbaik diperoleh dengan pra-pelatihan yang diawasi, dan selama penyesuaian halus, mungkin lebih baik menggunakan gambar dengan resolusi lebih tinggi dari 224x224.
Gunakan ViTImageProcessor untuk mengubah ukuran (atau skala) dan menormalisasi gambar ke ukuran yang diharapkan.
Patch dan resolusi gambar tercermin dalam nama checkpoint. Misalnya, google/vit-base-patch16-224 adalah arsitektur berukuran dasar dengan resolusi patch 16x16 dan resolusi fine-tuning 224x224.

ViTConfig

kelas transformers.ViTConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 768num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12intermediate_size: int = 3072hidden_act: str = 'gelu'hidden_dropout_prob: float | int = 0.0attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 1e-12image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16num_channels: int = 3qkv_bias: bool = Trueencoder_stride: int = 16pooler_output_size: int | None = Nonepooler_act: str = 'tanh' )

Parameter

hidden_size (int, opsional, default 768) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
num_hidden_layers (int, opsional, default 12) — Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.
num_attention_heads (int, opsional, default 12) — Jumlah attention head untuk setiap lapisan attention di decoder Transformer.
intermediate_size (int, opsional, default 3072) — Dimensi representasi MLP.
hidden_act (str, opsional, defaultnya gelu) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
hidden_dropout_prob (Union[float, int], opsional, default 0.0) — Probabilitas dropout untuk semua lapisan fully connected di embeddings, encoder, dan pooler.
attention_probs_dropout_prob (Union[float, int], opsional, default 0.0) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
layer_norm_eps (float, opsional, defaultnya 1e-12) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi lapisan.
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 16) — Ukuran (resolusi) dari setiap patch.
num_channels (int, opsional, defaultnya 3) — Jumlah saluran input.
qkv_bias (bool, opsional, defaultnya True) — Apakah akan menambahkan bias ke queries, keys, dan values.
encoder_stride (int, opsional, default 16) — Faktor untuk meningkatkan resolusi spasial pada decoder head untuk pemodelan gambar ber-masker.
pooler_output_size (int, opsional) — Dimensi dari lapisan pooler. Jika None, defaultnya adalah hidden_size.
pooler_act (str, opsional, default "tanh") — Fungsi aktivasi yang akan digunakan oleh pooler.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari ViTModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instance model Vit berdasarkan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Membuat instance konfigurasi dengan nilai default akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari google/vit-base-patch16-224

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

>>> from transformers import ViTConfig, ViTModel

>>> # Initializing a ViT vit-base-patch16-224 style configuration
>>> configuration = ViTConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the vit-base-patch16-224 style configuration
>>> model = ViTModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

ViTImageProcessor

kelas transformers.ViTImageProcessor

< source >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

praproses

< source >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

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 mengirimkan 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 melewati input sebagai kwarg tidak berhasil. Misalnya, preprocess(images, masks=masks) adalah opsi yang lebih disukai, tetapi menyebabkan masalah prioritas argumen untuk beberapa model. Dalam kasus tersebut, preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) dapat digunakan sebagai gantinya.
do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi 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) — Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
default_to_square (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default 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 jika mengubah ukuran gambar. 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 rescale 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 ke ukuran terbesar dalam batch atau ke 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 disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, 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 diset, 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 bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur 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 seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

Mengembalikan

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Kamus berisi daftar/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.

ViTImageProcessorPil

kelas transformers.ViTImageProcessorPil

< source >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

praproses

< source >

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 mengirimkan 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 melewati input sebagai kwarg tidak berhasil. Misalnya, preprocess(images, masks=masks) adalah opsi yang lebih disukai, tetapi menyebabkan masalah prioritas argumen untuk beberapa model. Dalam kasus tersebut, preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) dapat digunakan sebagai gantinya.
do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi 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) — Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
default_to_square (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default 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 jika mengubah ukuran gambar. 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 rescale 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 ke ukuran terbesar dalam batch atau ke 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 disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, 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 diset, 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 bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur 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 seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

Mengembalikan

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Kamus berisi daftar/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.

ViTModel

kelas transformers.ViTModel

< source >

( config: ViTConfigadd_pooling_layer: bool = Trueuse_mask_token: bool = False )

Parameter

config (ViTConfig) — Kelas konfigurasi model yang berisi semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya saja. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.
add_pooling_layer (bool, opsional, default True) — Apakah akan menambahkan lapisan pooling
use_mask_token (bool, opsional, default False) — Apakah akan menggunakan token mask untuk pemodelan gambar ter-mask.

Model Vit polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari 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

< source >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonebool_masked_pos: typing.Optional[torch.BoolTensor] = Noneinterpolate_pos_encoding: bool | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

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 ViTImageProcessor. Lihat ViTImageProcessor.call() untuk detailnya (processor_class menggunakan ViTImageProcessor untuk memproses gambar).
bool_masked_pos (torch.BoolTensor dengan bentuk (batch_size, num_patches), opsional) — Posisi yang dimasker secara boolean. Menunjukkan patch mana yang dimasker (1) dan mana yang tidak (0).
interpolate_pos_encoding (bool, opsional) — Apakah akan menginterpolasi encoding posisi yang telah dilatih sebelumnya.
attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
- 1 untuk token yang tidak dimasker,
- 0 untuk token yang dimasker.
Apa itu attention mask?

Mengembalikan

BaseModelOutputWithPooling atau tuple(torch.Tensor)

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 (ViTConfig) dan input.

Metode forward dari ViTModel 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 saat output_attentions=True dilewatkan atau saat 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 perhatian diri (self-attention).

Contoh:

ViTForMaskedImageModeling

kelas transformers.ViTForMaskedImageModeling

< source >

( config: ViTConfig )

Parameter

config (ViTConfig) — Kelas konfigurasi model yang berisi semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya saja. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model ViT dengan decoder di atasnya untuk pemodelan gambar tersembunyi, sebagaimana diusulkan dalam SimMIM.

forward

< source >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonebool_masked_pos: typing.Optional[torch.BoolTensor] = Noneinterpolate_pos_encoding: bool | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MaskedImageModelingOutput or tuple(torch.Tensor)

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 ViTImageProcessor. Lihat ViTImageProcessor.call() untuk detailnya (processor_class menggunakan ViTImageProcessor untuk memproses gambar).
bool_masked_pos (torch.BoolTensor dengan bentuk (batch_size, num_patches)) — Posisi yang dimasker secara boolean. Menunjukkan patch mana yang dimasker (1) dan mana yang tidak (0).
interpolate_pos_encoding (bool, opsional) — Apakah akan menginterpolasi encoding posisi yang telah dilatih sebelumnya.
attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
- 1 untuk token yang tidak dimasker,
- 0 untuk token yang dimasker.
Apa itu attention mask?

Mengembalikan

MaskedImageModelingOutput atau tuple(torch.Tensor)

MaskedImageModelingOutput atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (ViTConfig) dan input.

Metode forward dari ViTForMaskedImageModeling 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 bool_masked_pos diberikan) — Loss rekonstruksi.
rekonstruksi (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, height, width)) — Gambar yang direkonstruksi/diengkapi.
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:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, ViTForMaskedImageModeling
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO

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

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224-in21k")
>>> model = ViTForMaskedImageModeling.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224-in21k")

>>> num_patches = (model.config.image_size // model.config.patch_size) ** 2
>>> pixel_values = image_processor(images=image, return_tensors="pt").pixel_values
>>> # create random boolean mask of shape (batch_size, num_patches)
>>> bool_masked_pos = torch.randint(low=0, high=2, size=(1, num_patches)).bool()

>>> outputs = model(pixel_values, bool_masked_pos=bool_masked_pos)
>>> loss, reconstructed_pixel_values = outputs.loss, outputs.reconstruction
>>> list(reconstructed_pixel_values.shape)
[1, 3, 224, 224]

ViTForImageClassification

kelas transformers.ViTForImageClassification

< source >

( config: ViTConfig )

Parameter

config (ViTConfig) — Kelas konfigurasi model yang berisi semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya saja. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model transformer ViT dengan kepala klasifikasi gambar di atasnya (lapisan linear di atas keadaan tersembunyi akhir dari token [CLS]), misalnya untuk ImageNet.

Perlu dicatat bahwa ViT dapat di-*fine-tune* pada gambar dengan resolusi lebih tinggi daripada yang digunakan saat pelatihan, dengan mengatur interpolate_pos_encoding menjadi True di *forward* model. Hal ini akan menginterpolasi *position embeddings* yang telah dilatih ke resolusi yang lebih tinggi.

forward

< source >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinterpolate_pos_encoding: bool | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → ImageClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)

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 ViTImageProcessor. Lihat ViTImageProcessor.call() untuk detailnya (processor_class menggunakan ViTImageProcessor 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).
interpolate_pos_encoding (bool, opsional) — Apakah akan menginterpolasi encoding posisi yang telah dilatih sebelumnya.
attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
- 1 untuk token yang tidak dimasker,
- 0 untuk token yang dimasker.
Apa itu attention mask?

Mengembalikan

ImageClassifierOutput atau tuple(torch.Tensor)

Sebuah 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 (ViTConfig) dan input.

Metode forward dari ViTForImageClassification 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 saat output_attentions=True dilewatkan atau saat 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 perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, ViTForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")
>>> model = ViTForImageClassification.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")

>>> 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])
...

Update on GitHub

←VidEoMT ViTDet→