# Swin Transformer

[Swin Transformer](https://huggingface.co/papers/2103.14030) は階層型ビジョン・トランスフォーマーです。画像はパッチ単位で処理され、ウィンドウ付き自己注意機構を用いて局所情報を捉えます。これらのウィンドウは画像上でシフトされることでウィンドウ間の接続を可能にし、より効率的にグローバル情報を捉えます。このシフト付きウィンドウを用いた階層型アプローチにより、Swin Transformer は異なるスケールで画像を効果的に処理でき、画像サイズに対する線形計算複雑性を達成します。これにより、画像分類や物体検出など、さまざまなビジョンタスクに適用可能な多用途なバックボーンとして機能します。

すべての公式 Swin Transformer チェックポイントは、[Microsoft](https://huggingface.co/microsoft?search_models=swin) 組織配下で確認できます。

> [!TIP]
> 右側のサイドバーにあるSwin Transformerモデルをクリックすると、Swin Transformerをさまざまな画像タスクに適用する方法の追加例を確認できます。

以下の例では、[Pipeline](/docs/transformers/main/ja/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline)または[AutoModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoModel)クラスを使用して画像を分類する方法を示しています。

```python
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline(
    task="image-classification",
    model="microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224",
    device=0
)
pipeline("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
```

```python
import requests
import torch
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification

image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(
    "microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224",
    use_fast=True,
)
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
    "microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224",
    device_map="auto"
)

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
inputs = image_processor(image, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
  logits = model(**inputs).logits
predicted_class_id = logits.argmax(dim=-1).item()

class_labels = model.config.id2label
predicted_class_label = class_labels[predicted_class_id]
print(f"The predicted class label is: {predicted_class_label}")
```

## 注記

- Swin は、`32`で割り切れる任意の幅と高さのインプットに対して、パディングを適用できます。
- Swin は [backbone](../backbones) として使用できます。`output_hidden_states = True` の場合、`hidden_states` と `reshaped_hidden_states` の両方を出力します。`reshaped_hidden_states` の形状は `(batch_size, sequence_length, num_channels)` ではなく、`(batch, num_channels, height, width)` になります。

## SwinConfig[[transformers.SwinConfig]]

#### transformers.SwinConfig[[transformers.SwinConfig]]

```python
transformers.SwinConfig(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, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 4, num_channels: int = 3, embed_dim: int = 96, depths: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 2, 6, 2), num_heads: list[int] | tuple[int, ...] = (3, 6, 12, 24), window_size: int = 7, mlp_ratio: float | int = 4.0, qkv_bias: bool = True, hidden_dropout_prob: float | int = 0.0, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0, drop_path_rate: float | int = 0.1, hidden_act: str = 'gelu', use_absolute_embeddings: bool = False, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-05, encoder_stride: int = 32, _out_features: list[str] | None = None, _out_indices: list[int] | None = None)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/swin/configuration_swin.py#L25)

**パラメータ:**

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`、*任意*、デフォルトは`224`) : 各画像のサイズ（解像度）。

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`、*任意*、デフォルトは`4`) : 各パッチのサイズ（解像度）。

num_channels (`int`、*任意*、デフォルトは`3`) : 入力チャネル数。

embed_dim (`int`、*任意*、デフォルトは `96`) : 埋め込みおよび隠れ状態の次元数。

depths (`list(int)`、*任意*、デフォルトは`[2, 2, 6, 2]`) : Transformerエンコーダーの各層の深さ。

num_heads (`list(int)`、*任意*、デフォルトは`[3, 6, 12, 24]`) : Transformerエンコーダーの各層におけるアテンションヘッドの数。

window_size (`int`、*任意*、デフォルトは 7) : ウィンドウのサイズ。

mlp_ratio (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは `4.0`) : MLP の隠れ層次元と埋め込み次元の比率。

qkv_bias (`bool`, *任意*, デフォルトは `True`) : クエリ、キー、バリューにバイアスを追加するかどうか。

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : embeddings、encoder、pooler 内のすべての全結合層における dropout 確率。

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : 注意確率のドロップアウト率。

drop_path_rate (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.1`) : パッチ融合のドロップパス率。

hidden_act (`str`、*任意*、デフォルトは`gelu`) : デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"`など。

use_absolute_embeddings (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : 絶対位置埋め込みを使用するかどうか。

initializer_range (`float`、*任意*、デフォルトは`0.02`) : すべての重み行列を初期化するためのtruncated_normal_initializerの標準偏差です。

layer_norm_eps (`float`、*任意*、デフォルトは`1e-05`) : Layer Normalization 層で使用する epsilon。

encoder_stride (`int`、*optional*、デフォルト値は 32) : マスクドイメージモデリングにおいて、デコーダーヘッドで空間解像度を上げるための倍率。

これはSwinModelの設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいてSwinモデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、[microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224](https://huggingface.co/microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224) と同様の設定が得られます。

設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) を継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、[PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。

例:

```python
>>> from transformers import SwinConfig, SwinModel

>>> # Initializing a Swin microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224 style configuration
>>> configuration = SwinConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224 style configuration
>>> model = SwinModel(configuration)

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

## SwinModel[[transformers.SwinModel]]

#### transformers.SwinModel[[transformers.SwinModel]]

```python
transformers.SwinModel(config: SwinConfig, add_pooling_layer = True, use_mask_token = False)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/swin/modeling_swin.py#L825)

**パラメータ:**

config ([SwinConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/swin#transformers.SwinConfig)) : モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、[from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

add_pooling_layer (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : プーリング層を適用するかどうか。

use_mask_token (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : 埋め込み層でマスクトークンを生成して適用するかどうか。

特定のヘッドを付加せず、生のhidden-statesを出力する素のSwin Model。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装している汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchの[torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)のサブクラスでもあります。通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

#### forward[[transformers.SwinModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, bool_masked_pos: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, interpolate_pos_encoding: bool = False, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/swin/modeling_swin.py#L847)

**パラメータ:**

pixel_values (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`、*任意*) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [ViTImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/vit#transformers.ViTImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [ViTImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（`processor_class` は画像の処理に [ViTImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/vit#transformers.ViTImageProcessor) を使用します）。

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor`、shape `(batch_size, num_patches)`、*optional*) : ブール型のマスク位置。どのパッチがマスクされているか（1）、されていないか（0）を示します。

interpolate_pos_encoding (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : 事前学習済みの位置エンコーディングを補間するかどうかを指定します。

**戻り値:** `SwinModelOutput` または `tuple(torch.Tensor)`

`SwinModelOutput`、または`torch.Tensor`のタプル（`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合）。[SwinConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/swin#transformers.SwinConfig)および入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[SwinModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/swin#transformers.SwinModel)のforwardメソッドは、`__call__`という特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) -- モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **pooler_output** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, hidden_size)`、*任意*、`add_pooling_layer=True` が渡された場合に返されます) -- 最終層の隠れ状態の平均プーリング。
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor, ...]`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor, ...]`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.Tensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
- **reshaped_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.Tensor` のタプル（埋め込みの出力用 1 つ + 各ステージの出力用 1 つ）、形状は `(batch_size, hidden_size, height, width)`。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および空間次元を含むように整形された初期embeddingの出力。

例:

```python
```

## SwinForMaskedImageModeling[[transformers.SwinForMaskedImageModeling]]

#### transformers.SwinForMaskedImageModeling[[transformers.SwinForMaskedImageModeling]]

```python
transformers.SwinForMaskedImageModeling(config: SwinConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/swin/modeling_swin.py#L897)

**パラメータ:**

config ([SwinConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/swin#transformers.SwinConfig)) : モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、[from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

[SimMIM](https://huggingface.co/papers/2111.09886)で提案された、マスクドイメージモデリングのために上部にデコーダーを備えたSwinモデル。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装している汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchの[torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)のサブクラスでもあります。通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

#### forward[[transformers.SwinForMaskedImageModeling.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, bool_masked_pos: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, interpolate_pos_encoding: bool = False, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/swin/modeling_swin.py#L914)

**パラメータ:**

pixel_values (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`、*任意*) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [ViTImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/vit#transformers.ViTImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [ViTImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（`processor_class` は画像の処理に [ViTImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/vit#transformers.ViTImageProcessor) を使用します）。

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor`、shape `(batch_size, num_patches)`) : ブール型のマスク位置。どのパッチがマスクされているか（1）、されていないか（0）を示します。

interpolate_pos_encoding (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : 事前学習済みの位置エンコーディングを補間するかどうかを指定します。

**戻り値:** `SwinMaskedImageModelingOutput` または `tuple(torch.Tensor)`

`SwinMaskedImageModelingOutput`、または`torch.Tensor`のタプル（`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合）。設定（[SwinConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/swin#transformers.SwinConfig)）と入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[SwinForMaskedImageModeling](/docs/transformers/main/ja/model_doc/swin#transformers.SwinForMaskedImageModeling) の forward メソッドは、`__call__` という特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **loss** (`torch.Tensor`、形状 `(1,)`、*任意*、`bool_masked_pos` が指定された場合に返されます) -- マスクドイメージモデリング (MLM) の損失。
- **reconstruction** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, num_channels, height, width)`) -- 再構成されたピクセル値。
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor, ...]`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor, ...]`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.Tensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
- **reshaped_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.Tensor` のタプル（埋め込みの出力用 1 つ + 各ステージの出力用 1 つ）、形状は `(batch_size, hidden_size, height, width)`。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および空間次元を含むように整形された初期embeddingの出力。

例:
```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor, SwinForMaskedImageModeling
>>> 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("microsoft/swin-base-simmim-window6-192")
>>> model = SwinForMaskedImageModeling.from_pretrained("microsoft/swin-base-simmim-window6-192")

>>> 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, 192, 192]
```

## SwinForImageClassification[[transformers.SwinForImageClassification]]

#### transformers.SwinForImageClassification[[transformers.SwinForImageClassification]]

```python
transformers.SwinForImageClassification(config: SwinConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/swin/modeling_swin.py#L1005)

**パラメータ:**

config ([SwinConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/swin#transformers.SwinConfig)) : モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、[from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

Swin Modelは、[CLS]トークンの最終的な隠れ状態の上に線形層を配置した画像分類ヘッドを備えたTransformerです（ImageNetなど）。

モデルの forward で `interpolate_pos_encoding` を `True` に設定することで、Swin を学習時に使用した解像度よりも高い解像度の画像でファインチューニングすることが可能です。これにより、事前学習済みの位置埋め込みがより高い解像度に補間されます。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装している汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchの[torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)のサブクラスでもあります。通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

#### forward[[transformers.SwinForImageClassification.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, interpolate_pos_encoding: bool = False, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/swin/modeling_swin.py#L1020)

**パラメータ:**

pixel_values (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`、*任意*) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [ViTImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/vit#transformers.ViTImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [ViTImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（`processor_class` は画像の処理に [ViTImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/vit#transformers.ViTImageProcessor) を使用します）。

labels (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size,)`、*任意*) : 画像分類/回帰の損失を計算するためのラベル。インデックスは `[0, ..., config.num_labels - 1]` の範囲である必要があります。`config.num_labels == 1` の場合は回帰損失（Mean-Square loss）が計算され、`config.num_labels > 1` の場合は分類損失（Cross-Entropy）が計算されます。

interpolate_pos_encoding (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : 事前学習済みの位置エンコーディングを補間するかどうかを指定します。

**戻り値:** `SwinImageClassifierOutput` または `tuple(torch.Tensor)`

`SwinImageClassifierOutput`、または`torch.Tensor`のタプル（`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合）。設定（[SwinConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/swin#transformers.SwinConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[SwinForImageClassification](/docs/transformers/main/ja/model_doc/swin#transformers.SwinForImageClassification)のforwardメソッドは、`__call__`特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **loss** (`torch.Tensor`、shape `(1,)`、*optional*、`labels` が指定された場合に返されます) -- 分類損失（config.num_labels==1 の場合は回帰損失）。
- **logits** (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, config.num_labels)`) -- SoftMax 適用前の分類（または config.num_labels==1 の場合は回帰）スコア。
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor, ...]`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.Tensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor, ...]`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.Tensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
- **reshaped_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.Tensor` のタプル（埋め込みの出力用 1 つ + 各ステージの出力用 1 つ）、形状は `(batch_size, hidden_size, height, width)`。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および空間次元を含むように整形された初期embeddingの出力。

例:

```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor, SwinForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

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

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224")
>>> model = SwinForImageClassification.from_pretrained("microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224")

>>> 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])
...
```