Transformers documentation

PP-FormulaNet

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

Mô hình này đã được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2026-04-30.

PP-FormulaNet

Tổng quan

PP-FormulaNet-L và PP-FormulaNet_plus-L là một phần của loạt mô hình nhẹ chuyên dụng cho việc nhận dạng cấu trúc bảng, tập trung vào việc nhận dạng chính xác cấu trúc bảng trong tài liệu và các cảnh tự nhiên. Để biết thêm chi tiết về loạt mô hình SLANet, vui lòng tham khảo tài liệu chính thức.

Cách sử dụng

Suy luận với một đầu vào

Ví dụ dưới đây minh họa cách phát hiện văn bản bằng PP-FormulaNet_plus-L sử dụng AutoModel.

AutoModel

PPFormulaNetConfig

lớp transformers.PPFormulaNetConfig

( 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 = 0id2label: 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 = Noneis_encoder_decoder: bool = Truetext_config: dict | transformers.models.pp_formulanet.configuration_pp_formulanet.PPFormulaNetTextConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.models.pp_formulanet.configuration_pp_formulanet.PPFormulaNetVisionConfig | None = None )

Tham số

is_encoder_decoder (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Xác định xem mô hình có được sử dụng như một encoder/decoder hay không.
text_config (Union[dict, ~models.pp_formulanet.configuration_pp_formulanet.PPFormulaNetTextConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung văn bản.
vision_config (Union[dict, ~models.pp_formulanet.configuration_pp_formulanet.PPFormulaNetVisionConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung thị giác (vision backbone).

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Pp FormulanetModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Pp Formulanet theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Việc khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của PaddlePaddle/PP-FormulaNet_plus-L_safetensors

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.

PPFormulaNetForConditionalGeneration

lớp transformers.PPFormulaNetForConditionalGeneration

( config: PPFormulaNetConfig )

Tham số

config (PPFormulaNetConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Mô hình Pp Formulanet để tạo token có điều kiện dựa trên các phương thức khác (ví dụ: tạo văn bản từ hình ảnh-văn bản).

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinput_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Seq2SeqLMOutput or tuple(torch.Tensor)

Tham số

pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng PPFormulaNetImageProcessor. Xem PPFormulaNetImageProcessor.call() để biết chi tiết (PPFormulaNetProcessor sử dụng PPFormulaNetImageProcessor để xử lý hình ảnh).
input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
decoder_input_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, target_sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào của decoder trong bảng từ vựng. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết. ID đầu vào của decoder là gì?
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào của bộ giải mã là gì?
decoder_attention_mask (torch.LongTensor có shape (batch_size, target_sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên một số chỉ số token nhất định. Mặc định, một mặt nạ nhân quả sẽ được sử dụng để đảm bảo mô hình chỉ có thể nhìn vào các đầu vào trước đó nhằm dự đoán tương lai.
encoder_outputs (list[torch.Tensor], tùy chọn) — Bộ ba gồm (last_hidden_state, tùy chọn: hidden_states, tùy chọn: attentions) last_hidden_state có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các trạng thái ẩn (hidden-states) tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa. Được sử dụng trong cơ chế chú ý chéo (cross-attention) của bộ giải mã.
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
decoder_inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền decoder_input_ids bạn có thể chọn trực tiếp truyền một biểu diễn nhúng. Nếu past_key_values được sử dụng, tùy chọn chỉ cần decoder_inputs_embeds cuối cùng phải được nhập (xem past_key_values). Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi decoder_input_ids chỉ số thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
Nếu cả decoder_input_ids và decoder_inputs_embeds đều không được đặt, decoder_inputs_embeds sẽ nhận giá trị của inputs_embeds.
labels (torch.LongTensor có shape (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Nhãn để tính toán tổn thất mô hình hóa ngôn ngữ có che (masked language modeling loss). Chỉ số phải nằm trong [0, ..., config.vocab_size] hoặc -100 (xem docstring của input_ids). Các token có chỉ số được đặt thành -100 sẽ bị bỏ qua (che), tổn thất chỉ được tính cho các token có nhãn nằm trong [0, ..., config.vocab_size].
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], tùy chọn, mặc định là 0) — Nếu là int, tính logits cho logits_to_keep token cuối. Nếu là 0, tính logits cho tất cả input_ids (trường hợp đặc biệt). Chỉ cần logits của token cuối cho quá trình sinh, và việc chỉ tính cho token đó có thể tiết kiệm bộ nhớ, điều này trở nên khá đáng kể với các chuỗi dài hoặc kích thước từ vựng lớn. Nếu là torch.Tensor, phải là 1 chiều tương ứng với các chỉ số cần giữ trong chiều độ dài chuỗi. Điều này hữu ích khi sử dụng định dạng tensor đóng gói (một chiều duy nhất cho batch và độ dài chuỗi).

Trả về

Seq2SeqLMOutput hoặc tuple(torch.Tensor)

Một Seq2SeqLMOutput hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (PPFormulaNetConfig) và đầu vào.

Phương thức forward của PPFormulaNetForConditionalGeneration ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

loss (torch.Tensor có shape (1,), tùy chọn, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss của language modeling.
logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax).
past_key_values (EncoderDecoderCache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của EncoderDecoderCache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
decoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của bộ giải mã tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
decoder_attentions (tuple(torch.Tensor), tùy chọn, được trả về khi truyền output_attentions=True hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
cross_attentions (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo.
encoder_last_hidden_state (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa trong mô hình.
encoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của bộ mã hóa tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
encoder_attentions (tuple(torch.Tensor), tùy chọn, được trả về khi truyền output_attentions=True hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý của bộ mã hóa, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).

Ví dụ:

>>> from io import BytesIO

>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, PPFormulaNetForConditionalGeneration

>>> model_path = "PaddlePaddle/PP-FormulaNet_plus-L_safetensors" # or "PaddlePaddle/PP-FormulaNet-L_safetensors"
>>> model = PPFormulaNetForConditionalGeneration.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)

>>> image_url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_formula_rec_001.png"
>>> image = Image.open(BytesIO(httpx.get(image_url).content)).convert("RGB")
>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
>>> outputs = model(**inputs)
>>> result = processor.post_process(outputs)
>>> print(result)
['\\zeta_{0}(\\nu)=-\\frac{\\nu\\varrho^{-2\\nu}}{\\pi}\\int_{\\mu}^{\\infty}d\\omega\\int_{C_{+}}d z\\frac{2z^{2}}{(z^{2}+\\omega^{2})^{\\nu+1}}\\breve{\\Psi}(\\omega;z)e^{i\\epsilon z}\\quad,']

PPFormulaNetTextModel

lớp transformers.PPFormulaNetTextModel

( config: PPFormulaNetConfig )

Tham số

config (PPFormulaNetConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Mô hình Pp Formulanet Text cơ bản, xuất ra các hidden-states thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên.

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> )

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length)) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Padding sẽ được bỏ qua theo mặc định nếu bạn cung cấp.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
encoder_hidden_states (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Chuỗi hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder.
encoder_attention_mask (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, encoder_sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện cross-attention trên các chỉ số token padding của encoder input_ids. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
past_key_values (Cache, tuỳ chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một Cache instance. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache.
Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng có thể tùy chọn chỉ nhập decoder_input_ids cuối cùng (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho model này) có shape (batch_size, 1) thay vì tất cả decoder_input_ids có shape (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector tương ứng so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.

PPFormulaNetVisionModel

lớp transformers.PPFormulaNetVisionModel

( config: PPFormulaNetVisionConfig )

PPFormulaNetModel

lớp transformers.PPFormulaNetModel

( config: PPFormulaNetConfig )

forward

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinput_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_outputs: list[torch.Tensor] | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs ) → Seq2SeqModelOutput or tuple(torch.Tensor)

Tham số

pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng PPFormulaNetImageProcessor. Xem PPFormulaNetImageProcessor.call() để biết chi tiết (PPFormulaNetProcessor sử dụng PPFormulaNetImageProcessor để xử lý hình ảnh).
input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển. Mặc định, padding sẽ bị bỏ qua.
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào là gì?
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
decoder_input_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, target_sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào của decoder trong bảng từ vựng. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết. ID đầu vào của decoder là gì?
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào của bộ giải mã là gì?
decoder_attention_mask (torch.LongTensor có shape (batch_size, target_sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên một số chỉ số token nhất định. Mặc định, một mặt nạ nhân quả sẽ được sử dụng để đảm bảo mô hình chỉ có thể nhìn vào các đầu vào trước đó nhằm dự đoán tương lai.
decoder_inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền decoder_input_ids bạn có thể chọn trực tiếp truyền một biểu diễn nhúng. Nếu past_key_values được sử dụng, tùy chọn chỉ cần decoder_inputs_embeds cuối cùng phải được nhập (xem past_key_values). Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi decoder_input_ids chỉ số thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
Nếu cả decoder_input_ids và decoder_inputs_embeds đều không được đặt, decoder_inputs_embeds sẽ nhận giá trị của inputs_embeds.
encoder_outputs (list[torch.Tensor], tùy chọn) — Bộ ba gồm (last_hidden_state, tùy chọn: hidden_states, tùy chọn: attentions) last_hidden_state có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các trạng thái ẩn (hidden-states) tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa. Được sử dụng trong cơ chế chú ý chéo (cross-attention) của bộ giải mã.
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

Mô hình sẽ xuất ra cùng định dạng cache được đưa vào làm đầu vào.

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).

Trả về

Seq2SeqModelOutput hoặc tuple(torch.Tensor)

Một Seq2SeqModelOutput hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (PPFormulaNetConfig) và đầu vào.

Phương thức forward của PPFormulaNetModel ghi đè phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

last_hidden_state (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ giải mã (decoder) của mô hình.

Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ có hidden-state cuối cùng của các chuỗi có shape (batch_size, 1, hidden_size) được xuất ra.
past_key_values (EncoderDecoderCache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của EncoderDecoderCache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối self-attention và trong các khối cross-attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.
decoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của bộ giải mã tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra nhúng ban đầu tùy chọn.
decoder_attentions (tuple(torch.Tensor), tùy chọn, được trả về khi truyền output_attentions=True hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
cross_attentions (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo.
encoder_last_hidden_state (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa trong mô hình.
encoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của bộ mã hóa tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra nhúng ban đầu tùy chọn.
encoder_attentions (tuple(torch.Tensor), tùy chọn, được trả về khi truyền output_attentions=True hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý của bộ mã hóa, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).

PPFormulaNetTextConfig

lớp transformers.PPFormulaNetTextConfig

( 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 = 0id2label: 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 = Noneis_encoder_decoder: bool = Truevocab_size: int = 50000max_position_embeddings: int = 2560encoder_layers: int = 12encoder_attention_heads: int = 16decoder_layers: int = 8decoder_ffn_dim: int = 2048decoder_attention_heads: int = 16decoder_layerdrop: float | int = 0.0use_cache: bool = Trueactivation_function: str = 'gelu'd_model: int = 512dropout: float | int = 0.1attention_dropout: float | int = 0.0activation_dropout: float | int = 0.0init_std: float = 0.02scale_embedding: bool = Truepad_token_id: int | None = 1bos_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 2decoder_start_token_id: int | None = 2forced_eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = False )

Tham số

is_encoder_decoder (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Xác định xem mô hình có được sử dụng như một encoder/decoder hay không.
vocab_size (int, tuỳ chọn, mặc định là 50000) — Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi input_ids.
max_position_embeddings (int, tùy chọn, mặc định là 2560) — Chiều dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.
encoder_layers (int, tùy chọn, mặc định là 12) — Số lượng lớp ẩn trong bộ mã hóa Transformer. Nếu không được đặt, giá trị này sẽ giống với num_layers.
encoder_attention_heads (int, tùy chọn, mặc định là 16) — Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ mã hóa Transformer.
decoder_layers (int, tùy chọn, mặc định là 8) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer. Nếu không được đặt, giá trị này sẽ giống với num_layers.
decoder_ffn_dim (int, tùy chọn, mặc định là 2048) — Kích thước của lớp “trung gian” (thường được gọi là lớp feed-forward) trong decoder.
decoder_attention_heads (int, tùy chọn, mặc định là 16) — Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.
decoder_layerdrop (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Xác suất LayerDrop cho bộ giải mã. Xem [bài báo LayerDrop](xem https://huggingface.co/papers/1909.11556) để biết thêm chi tiết.
use_cache (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Xác định xem mô hình có nên trả về các chú ý key/values cuối cùng hay không (không được sử dụng bởi tất cả các mô hình). Chỉ liên quan nếu config.is_decoder=True hoặc khi mô hình là mô hình sinh chỉ có decoder.
activation_function (str, tùy chọn, mặc định là gelu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
d_model (int, tùy chọn, mặc định là 512) — Kích thước của các lớp encoder và lớp pooler.
dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.1) — Tỷ lệ cho tất cả các lớp dropout.
attention_dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
activation_dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các kích hoạt bên trong lớp liên kết đầy đủ.
init_std (float, tùy chọn, mặc định là 0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
scale_embedding (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên chia embedding cho sqrt(d_model) để chuẩn hóa hay không.
pad_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 1) — Token id được sử dụng để đệm (padding) trong từ vựng.
bos_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 0) — Token id được sử dụng cho đầu luồng trong bảng từ vựng.
eos_token_id (Union[int, list[int]], tùy chọn, mặc định là 2) — Token id được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.
decoder_start_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 2) — Nếu một mô hình encoder-decoder bắt đầu giải mã bằng một token khác với bos, đây là id của token đó.
forced_eos_token_id (Union[int, list[int]], tùy chọn, mặc định là 2) — Id của token được ép buộc làm token được tạo cuối cùng khi đạt đến max_length. Thường được đặt thành eos_token_id.
tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Pp FormulanetModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Pp Formulanet theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Việc khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của PaddlePaddle/PP-FormulaNet_plus-L_safetensors

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.

Ví dụ:

>>> from transformers import PPFormulaNetTextConfig, PPFormulaNetTextModel

>>> # Initializing a PP_FORMULANET facebook/pp_formulanet-large-cc25 style configuration
>>> configuration = PPFormulaNetTextConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the facebook/pp_formulanet-large-cc25 style configuration
>>> model = PPFormulaNetTextModel(configuration)

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

PPFormulaNetVisionConfig

lớp transformers.PPFormulaNetVisionConfig

( 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 = 768output_channels: int = 256num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12num_channels: int = 3image_size: int = 512patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16hidden_act: str = 'gelu'layer_norm_eps: float = 1e-06attention_dropout: float | int = 0.0initializer_range: float = 1e-10qkv_bias: bool = Trueuse_abs_pos: bool = Trueuse_rel_pos: bool = Truewindow_size: int = 14global_attn_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 5, 8, 11)mlp_dim: int = 3072post_conv_in_channels: int = 256post_conv_out_channels: int = 1024post_conv_mid_channels: int = 512decoder_hidden_size: int = 512 )

Tham số

hidden_size (int, tùy chọn, mặc định là 768) — Kích thước của các biểu diễn ẩn.
output_channels (int, tùy chọn, mặc định là 256) — Kích thước của các kênh đầu ra trong Patch Encoder.
num_hidden_layers (int, tùy chọn, mặc định là 12) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.
num_attention_heads (int, tùy chọn, mặc định là 12) — Số lượng đầu attention cho mỗi lớp attention trong bộ giải mã Transformer.
num_channels (int, tùy chọn, mặc định là 3) — Số lượng kênh đầu vào.
image_size (int, tùy chọn, mặc định là 512) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi hình ảnh.
patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], tùy chọn, mặc định là 16) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi patch.
hidden_act (str, tùy chọn, mặc định là gelu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
layer_norm_eps (float, tùy chọn, mặc định là 1e-06) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization).
attention_dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
initializer_range (float, tùy chọn, mặc định là 1e-10) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
qkv_bias (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có thêm bias cho queries, keys và values hay không.
use_abs_pos (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có sử dụng nhúng vị trí tuyệt đối hay không.
use_rel_pos (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có sử dụng độ chệch vị trí tương đối trong các lớp self-attention hay không.
window_size (int, tùy chọn, mặc định là 14) — Kích thước cửa sổ cho vị trí tương đối.
global_attn_indexes (list[int], tùy chọn, mặc định là [2, 5, 8, 11]) — Các chỉ số của các lớp chú ý toàn cục.
mlp_dim (int, tùy chọn, mặc định là 3072) — Kích thước của lớp MLP trong bộ mã hóa Transformer.
post_conv_in_channels (int, tùy chọn, mặc định là 256) — Số lượng kênh đầu vào cho lớp tích chập sau bộ mã hóa.
post_conv_out_channels (int, tùy chọn, mặc định là 1024) — Số lượng kênh đầu ra của lớp tích chập sau bộ mã hóa.
post_conv_mid_channels (int, tùy chọn, mặc định là 512) — Số lượng kênh trung gian cho lớp tích chập sau bộ mã hóa.
decoder_hidden_size (int, tùy chọn, mặc định là 512) — Kích thước ẩn của bộ giải mã mà các đặc trưng của bộ mã hóa được chiếu tới.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Pp FormulanetModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Pp Formulanet theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Việc khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của PaddlePaddle/PP-FormulaNet_plus-L_safetensors

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.

PPFormulaNetImageProcessor

lớp transformers.PPFormulaNetImageProcessor

( **kwargs: *<class 'transformers.models.pp_formulanet.image_processing_pp_formulanet.PPFormulaNetImageProcessorKwargs'> )

Tham số

do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
do_resize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là {'height' -- 768, 'width': 768}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình.
default_to_square (bool, kwargs, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là 2) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
do_rescale (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
rescale_factor (float, kwargs, optional, mặc định là 0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
do_normalize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0.7931, 0.7931, 0.7931]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0.1738, 0.1738, 0.1738]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
do_pad (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên đệm (pad) ảnh hay không. Việc đệm được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược đệm cụ thể phụ thuộc vào mô hình.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
- "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
- "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
- "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
do_crop_margin (bool, kwargs, tùy chọn, mặc định là self.do_crop_margin) — Có nên cắt bỏ các phần lề của hình ảnh hay không.
do_thumbnail (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là self.do_thumbnail) — Có nên thay đổi kích thước ảnh bằng phương thức thumbnail hay không.
do_align_long_axis (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là self.do_align_long_axis) — Có nên căn trục dài của ảnh với trục dài của size bằng cách xoay 90 độ hay không.

Tạo một bộ xử lý ảnh PPFormulaNetImageProcessor.

align_long_axis

( image: torch.Tensorsize: SizeDict ) → torch.Tensor

Tham số

image (torch.Tensor) — Hình ảnh cần được căn chỉnh.
size (SizeDict) — Kích thước để căn trục dài.

Trả về

torch.Tensor

Hình ảnh đã căn chỉnh.

Căn chỉnh trục dài của hình ảnh với trục dài nhất của kích thước được chỉ định.

crop_margin

( image: torch.Tensorgray_threshold: int = 200 )

Tham số

image (torch.Tensor) — Hình ảnh cần được cắt.
gray_threshold (int, tùy chọn, mặc định là 200) — Giá trị mà dưới ngưỡng đó, các pixel được coi là màu xám.

Cắt bỏ phần lề của hình ảnh. Các pixel màu xám được coi là lề (tức là các pixel có giá trị thấp hơn ngưỡng).

pad_images

( image: torch.Tensorsize: SizeDict )

Tham số

image (torch.tensor) — Hình ảnh cần được đệm.
size (SizeDict) — Kích thước để đệm (pad) ảnh.

Đệm một lô ảnh lên kích thước được chỉ định ở phía trên, dưới, trái và phải.

preprocess

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.pp_formulanet.image_processing_pp_formulanet.PPFormulaNetImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Tham số

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh với giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặt do_rescale=False.
do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
do_resize (bool, kwargs, optional) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình.
default_to_square (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có mặc định thành ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
do_rescale (bool, kwargs, optional) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
rescale_factor (float, kwargs, optional) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
do_normalize (bool, kwargs, optional) — Có nên chuẩn hóa ảnh hay không.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
do_pad (bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
- "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
- "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
- "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
do_crop_margin (bool, kwargs, tùy chọn, mặc định là self.do_crop_margin) — Có nên cắt bỏ các phần lề của hình ảnh hay không.
do_thumbnail (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là self.do_thumbnail) — Có nên thay đổi kích thước ảnh bằng phương thức thumbnail hay không.
do_align_long_axis (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là self.do_align_long_axis) — Có nên căn trục dài của ảnh với trục dài của size bằng cách xoay 90 độ hay không.

Trả về

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức call (‘pixel_values’, v.v.).
tensor_type (Union[None, str, TensorType], tùy chọn) — Bạn có thể cung cấp một tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo.

python_bounding_rect

( coordinates )

Đây là một bản cài đặt lại của hàm BoundingRect tương đương với cv2.

python_find_non_zero

( image: torch.Tensor )

Đây là một bản cài đặt lại của hàm findNonZero tương đương với cv2.

resize

( image: torch.Tensorsize: SizeDictresample: PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int | None = Noneantialias: bool = True**kwargs ) → torch.Tensor

Tham số

image (torch.Tensor) — Ảnh cần thay đổi kích thước.
size (SizeDict) — Kích thước của ảnh đầu ra.
resample (PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int, tuỳ chọn) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh.

Trả về

torch.Tensor

Hình ảnh đã được thay đổi kích thước.

Đổi kích thước ảnh thành (size.height, size.width).

Ảnh thu nhỏ

( image: torch.Tensorsize: SizeDict )

Tham số

image (torch.tensor) — Hình ảnh cần được thay đổi kích thước.
size (SizeDict) — Kích thước để thay đổi kích thước ảnh.

Resize ảnh để tạo ảnh thu nhỏ. Ảnh được điều chỉnh kích thước sao cho không có chiều nào lớn hơn chiều tương ứng của kích thước được chỉ định.

PPFormulaNetProcessor

lớp transformers.PPFormulaNetProcessor

( image_processortokenizer )

Tham số

image_processor (PPFormulaNetImageProcessor) — Bộ xử lý ảnh là một đầu vào bắt buộc.
tokenizer (NougatTokenizer) — Tokenizer là đầu vào bắt buộc.

Tạo một PPFormulaNetProcessor, đóng gói một bộ xử lý ảnh và một tokenizer thành một bộ xử lý duy nhất.

PPFormulaNetProcessor cung cấp đầy đủ các chức năng của PPFormulaNetImageProcessor và NougatTokenizer. Xem ~PPFormulaNetImageProcessor và ~NougatTokenizer để biết thêm thông tin.

normalize

( text: str )

Chuẩn hóa một chuỗi bằng cách xóa các khoảng trắng không cần thiết.

post_process

( generated_outputsskip_special_tokens = True**kwargs ) → list[str]

Tham số

generated_outputs (torch.Tensor hoặc np.ndarray) — Đầu ra của hàm generate của mô hình. Đầu ra được kỳ vọng là một tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length) hoặc (sequence_length,).
skip_special_tokens (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên loại bỏ các token đặc biệt trong đầu ra hay không. Đối số được truyền vào phương thức batch_decode của tokenizer.
**kwargs — Các đối số bổ sung được truyền đến phương thức batch_decode method của tokenizer.

Trả về

list[str]

Văn bản đã được giải mã.

Xử lý hậu kỳ đầu ra của mô hình để giải mã văn bản.

post_process_generation

( text: str ) → str

Tham số

text (str) — Chuỗi cần xử lý hậu kỳ.

Trả về

str

Chuỗi đã được xử lý hậu kỳ.

Xử lý hậu xử lý một chuỗi bằng cách sửa lỗi văn bản và chuẩn hóa nó.

Update on GitHub

←PP-DocLayoutV4 PP-OCRv5_mobile_det→