# TIPSv2

    
        
        
    

## Обзор

TIPSv2 (Text-Image Pre-training with Spatial awareness) — это семейство контрастных энкодеров «зрение-язык», предложенное в статье [TIPSv2: Advancing Vision-Language Pretraining with Enhanced Patch-Text Alignment](https://huggingface.co/papers/2604.12012) авторами Bingyi Cao, Koert Chen, Kevis-Kokitsi Maninis, Kaifeng Chen, Arjun Karpur, Ye Xia, Sahil Dua, Tanmaya Dabral, Guangxing Han, Bohyung Han, Joshua Ainslie, Alex Bewley, Mithun Jacob, René Wagner, Washington Ramos, Krzysztof Choromanski, Mojtaba Seyedhosseini, Howard Zhou, André Araujo.

Аннотация из статьи следующая:

*Недавний прогресс в области предобучения моделей «зрение-язык» позволил существенно улучшить многие прикладные задачи компьютерного зрения, такие как классификация, поиск, сегментация и предсказание глубины. Однако фундаментальная способность, с которой эти модели по-прежнему справляются с трудностями, — это выравнивание плотных представлений патчей с текстовыми эмбеддингами соответствующих концепций. В данной работе мы исследуем эту критически важную проблему и предлагаем новые методы для усиления данной способности в базовых моделях «зрение-язык». Во-первых, мы показываем, что процедура дистилляции на уровне патчей значительно повышает выравнивание плотных патч-текстовых представлений — удивительным образом, выравнивание патч-текстовых представлений дистиллированной ученической модели значительно превосходит показатели учительской модели. Это наблюдение побуждает нас рассмотреть модификации рецептов предобучения, что приводит нас к предложению iBOT++, улучшенной версии широко используемой цели iBOT для маскированных изображений, в которой немаскированные токены также вносят прямой вклад в функцию потерь. Это значительно усиливает выравнивание патч-текстовых представлений в предобученных моделях. Кроме того, для повышения эффективности и результативности предобучения «зрение-язык» мы модифицируем настройку экспоненциального скользящего среднего в рецепте обучения и вводим стратегию выборки подписей, позволяющую извлекать выгоду из синтетических подписей различной детализации. Сочетая эти компоненты, мы разрабатываем TIPSv2, новое семейство моделей-кодировщиков «изображение-текст», пригодных для широкого круга прикладных задач. Проведя комплексные эксперименты на 9 задачах и 20 наборах данных, мы демонстрируем высокую производительность, как правило, сопоставимую с производительностью последних моделей-кодировщиков изображений или превосходящую её. Код и модели опубликованы на нашей проектной странице по адресу https://gdm-tipsv2.github.io/.*

<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/tipsv2_architecture.jpg"
alt="tipsv2 architecture overview" width="600"/>

Эта модель была добавлена [Ternuraz](https://huggingface.co/Ternuraz) и [guarin](https://huggingface.co/guarin). Исходный код можно найти [здесь](https://github.com/google-deepmind/tips).

Все исходные контрольные точки TIPSv2 можно найти в коллекции [TIPSv2](https://huggingface.co/collections/google/tipsv2).

> [!TIP]
> См. [TIPSv2 DPT](./tipsv2_dpt) для оценки глубины, оценки нормалей и семантической сегментации на основе визуального бэкбона TIPSv2.

```python
from transformers import pipeline

image = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
candidate_labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"]

classifier = pipeline(task="zero-shot-image-classification", model="google/tipsv2-b14", device_map="auto")
out = classifier(image, candidate_labels=candidate_labels)
print(out)
# [{'score': 0.999, 'label': 'a photo of a cat'}, {'score': 0.001, 'label': 'a photo of a dog'}, {'score': 0.0, 'label': 'a photo of a car'}]
```

```python
import torch

from transformers import AutoModel, AutoProcessor
from transformers.image_utils import load_image

model_id = "google/tipsv2-b14"
model = AutoModel.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
candidate_labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"]

inputs = processor(text=candidate_labels, images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

probs = outputs.logits_per_image.softmax(dim=1)
most_likely_idx = probs.argmax(dim=1).item()
most_likely_label = candidate_labels[most_likely_idx]
print(f"Most likely label: '{most_likely_label}' with probability: {probs[0][most_likely_idx].item():.3f}")
# Most likely label: 'a photo of a cat' with probability: 0.975
```

Используйте [get_image_features()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model.get_image_features) и [get_text_features()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model.get_text_features) для отдельного кодирования изображений и текстов. Это полезно в сценариях поиска, где эмбеддинги вычисляются независимо (например, при предварительном индексировании большой базы данных изображений). Возвращаемые эмбеддинги *не* нормализованы, поэтому перед вычислением сходства выполните L2-нормализацию.

```python
import torch
import torch.nn.functional as F

from transformers import AutoModel, AutoProcessor
from transformers.image_utils import load_image

model_id = "google/tipsv2-b14"
model = AutoModel.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
candidate_labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"]

image_inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
text_inputs = processor(text=candidate_labels, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    image_outputs = model.get_image_features(**image_inputs)
    text_outputs = model.get_text_features(**text_inputs)

image_embeds = F.normalize(image_outputs.pooler_output, dim=-1)
text_embeds = F.normalize(text_outputs.pooler_output, dim=-1)

probs = (image_embeds @ text_embeds.T / model.temperature).softmax(dim=-1)
most_likely_idx = probs.argmax(dim=-1).item()
most_likely_label = candidate_labels[most_likely_idx]
print(f"Most likely label: '{most_likely_label}' with probability: {probs[0][most_likely_idx].item():.3f}")
# Most likely label: 'a photo of a cat' with probability: 0.975
```

Используйте [AutoBackbone](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/backbones#transformers.AutoBackbone), чтобы загрузить визуальный бэкбон напрямую и получить пространственные карты признаков, без текстовой модели.

```python
import torch
from transformers import AutoBackbone, AutoImageProcessor
from transformers.image_utils import load_image

model_id = "google/tipsv2-b14"
backbone = AutoBackbone.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_id)

image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(backbone.device)

with torch.no_grad():
    outputs = backbone(**inputs)

# feature_maps is a tuple of tensors, one per requested stage
patch_features = outputs.feature_maps[-1] # (batch_size, hidden_size, height, width) tensor
```

Используйте [Tipsv2VisionModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionModel), если вам нужен только доступ к визуальным признакам. В частности, это позволяет получить доступ к двум класс-токенам Tipsv2, как показано ниже. Обратите внимание, что в Tipsv2 регистр-токен из [Dinov2WithRegistersModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/dinov2_with_registers#transformers.Dinov2WithRegistersModel) был переиспользован в качестве вторичного класс-токена. Эти два токена различаются по способу обучения:

- Класс токен 1: Обучение по подписям веб-изображений
- Класс токена 2: Обучение с учителем по синтетическим описаниям PaliGemma

```python
import torch
from transformers import AutoConfig, AutoImageProcessor, AutoModel
from transformers.image_utils import load_image

model_id = "google/tipsv2-b14"
config = AutoConfig.from_pretrained(model_id)
model = AutoModel.from_pretrained(model_id, config=config.vision_config, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_id)

image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

sequence = outputs.last_hidden_state # (batch_size, 1 + config.num_register_tokens + num_patches, hidden_size)
cls_token_1 = sequence[:, 0] # (batch_size, hidden_size)
cls_token_2 = sequence[:, 1] # (batch_size, hidden_size)
```

## Примечания

- [Tipsv2Model](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model) возвращает нормализованные `image_embeds` и `text_embeds`. `logits_per_image` и `logits_per_text` — это вспомогательные выходные значения, вычисляемые как косинусная сходимость, делённая на температуру.
- Используйте [get_image_features()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model.get_image_features) и [get_text_features()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model.get_text_features), чтобы получить эмбеддинги изображений и текста по отдельности.
- Используйте [Tipsv2VisionBackbone](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionBackbone), если вам нужен доступ к картам признаков со всех слоёв.
- Используйте [Tipsv2VisionModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionModel), если вам нужен доступ к двум визуальным класс-токенам.

## Tipsv2Config[[transformers.Tipsv2Config]]

#### transformers.Tipsv2Config[[transformers.Tipsv2Config]]

```python
transformers.Tipsv2Config(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: dict | transformers.models.tipsv2.configuration_tipsv2.Tipsv2TextConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.models.tipsv2.configuration_tipsv2.Tipsv2VisionConfig | None = None, temperature_init_value: float = 0.005065968260169029)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/configuration_tipsv2.py#L141)

**Параметры:**

text_config (`dict`, *необязательный*) : Словарь параметров конфигурации, используемых для инициализации [Tipsv2TextConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2TextConfig).

vision_config (`dict`, *необязательный*) : Словарь параметров конфигурации, используемых для инициализации [Tipsv2VisionConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionConfig).

temperature_init_value (`float`, *необязательный*, по умолчанию `0.005065968260169029`) : Начальное значение для обучаемого параметра температуры, используемого для масштабирования логитов косинусной Similarity в [Tipsv2Model](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model).

Это класс конфигурации для хранения настроек модели Tipsv2Model. Он используется для создания модели Tipsv2 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [google/tipsv2-b14](https://huggingface.co/google/tipsv2-b14)

Объекты конфигурации наследуются от [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее см. в документации [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig).

Пример:

```python
>>> from transformers import Tipsv2Config, Tipsv2Model

>>> configuration = Tipsv2Config()
>>> model = Tipsv2Model(configuration)
>>> configuration = model.config

>>> from transformers import Tipsv2TextConfig, Tipsv2VisionConfig

>>> text_config = Tipsv2TextConfig()
>>> vision_config = Tipsv2VisionConfig()
>>> config = Tipsv2Config(text_config=text_config, vision_config=vision_config)
```

## Tipsv2TextConfig[[transformers.Tipsv2TextConfig]]

#### transformers.Tipsv2TextConfig[[transformers.Tipsv2TextConfig]]

```python
transformers.Tipsv2TextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 32000, hidden_size: int = 768, intermediate_size: int = 3072, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, max_position_embeddings: int = 64, hidden_act: str = 'relu', layer_norm_eps: float = 1e-05, attention_dropout: float | int = 0.0, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, initializer_range: float = 0.02, scale_sqrt_depth: bool = True, pooling_epsilon: float = 1e-08)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/configuration_tipsv2.py#L92)

**Параметры:**

vocab_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию `32000`) : Размер словаря модели. Определяет количество различных токенов, которые могут быть представлены в `input_ids`.

hidden_size (`int`, *optional*, по умолчанию `768`) : Размерность скрытых представлений.

intermediate_size (`int`, *optional*, по умолчанию `3072`) : Размерность представлений MLP.

num_hidden_layers (`int`, *необязательный*, по умолчанию `12`) : Количество скрытых слоев в декодере Transformer.

num_attention_heads (`int`, *необязательный*, по умолчанию `12`) : Количество головок внимания для каждого слоя внимания в декодере Transformer.

max_position_embeddings (`int`, *необязательный*, по умолчанию `64`) : Максимальная длина последовательности, с которой может использоваться данная модель.

hidden_act (`str`, *необязательный*, по умолчанию `relu`) : Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` и т. д.

layer_norm_eps (`float`, *необязательный*, по умолчанию `1e-05`) : Значение epsilon, используемое слоями нормализации.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Коэффициент dropout для вероятностей внимания.

pad_token_id (`int`, *необязательный*, по умолчанию `0`) : Идентификатор токена, используемый для выравнивания в словаре.

bos_token_id (`int`, *optional*) : Идентификатор токена, используемый для обозначения начала потока в словаре.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *необязательный*) : Идентификатор токена, используемый для обозначения конца потока в словаре.

initializer_range (`float`, *необязательный*, по умолчанию `0.02`) : Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех матриц весов.

scale_sqrt_depth (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Указывает, следует ли масштабировать токеновые эмбеддинги на `sqrt(hidden_size)` перед добавлением синусоидальных позиционных эмбеддингов.

pooling_epsilon (`float`, *необязательный*, по умолчанию `1e-8`) : Эпсилон, добавляемый к количеству валидных токенов при вычислении усреднения с маскированием.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели Tipsv2Model. Он используется для создания модели Tipsv2 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [google/tipsv2-b14](https://huggingface.co/google/tipsv2-b14)

Объекты конфигурации наследуются от [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее см. в документации [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig).

Пример:

```python
>>> from transformers import Tipsv2TextConfig, Tipsv2TextModel

>>> configuration = Tipsv2TextConfig()
>>> model = Tipsv2TextModel(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## Советыv2VisionConfig[[transformers.Tipsv2VisionConfig]]

#### transformers.Tipsv2VisionConfig[[transformers.Tipsv2VisionConfig]]

```python
transformers.Tipsv2VisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, hidden_size: int = 768, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, mlp_ratio: int | float = 4, hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout_prob: float | int = 0.0, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-06, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 448, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14, num_channels: int = 3, qkv_bias: bool = True, layerscale_value: float = 1.0, drop_path_rate: float | int = 0.0, use_swiglu_ffn: bool = False, num_register_tokens: int = 1, _out_features: list[str] | None = None, _out_indices: list[int] | None = None, apply_layernorm: bool = True, reshape_hidden_states: bool = True)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/configuration_tipsv2.py#L30)

**Параметры:**

hidden_size (`int`, *optional*, по умолчанию `768`) : Размерность скрытых представлений.

num_hidden_layers (`int`, *необязательный*, по умолчанию `12`) : Количество скрытых слоев в декодере Transformer.

num_attention_heads (`int`, *необязательный*, по умолчанию `12`) : Количество головок внимания для каждого слоя внимания в декодере Transformer.

mlp_ratio (`Union[int, float]`, *необязательный*, по умолчанию `4`) : Соотношение скрытого размера MLP к размеру эмбеддинга.

hidden_act (`str`, *необязательный*, по умолчанию `gelu`) : Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` и т. д.

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Вероятность dropout для всех полносвязных слоёв в эмбеддингах, энкодере и пулере.

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Коэффициент dropout для вероятностей внимания.

initializer_range (`float`, *необязательный*, по умолчанию `0.02`) : Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех матриц весов.

layer_norm_eps (`float`, *необязательный*, по умолчанию `1e-06`) : Значение epsilon, используемое слоями нормализации.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *необязательный*, по умолчанию `448`) : Размер (разрешение) каждого изображения.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *необязательный*, по умолчанию `14`) : Размер (разрешение) каждого патча.

num_channels (`int`, *необязательный*, по умолчанию `3`) : Количество входных каналов.

qkv_bias (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Добавлять ли смещение (bias) к запросам, ключам и значениям.

layerscale_value (`float`, *необязательный*, по умолчанию `1.0`) : Начальное значение для layer scale.

drop_path_rate (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Коэффициент drop path для слияния патчей.

use_swiglu_ffn (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Использовать ли свёрточную нейронную сеть SwiGLU. В противном случае используется стандартный MLP с функцией активации `hidden_act`.

num_register_tokens (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1`) : Количество токенов регистра для использования.

apply_layernorm (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Нужно ли применять нормализацию слоя к картам признаков, если модель используется в качестве базовой.

reshape_hidden_states (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Указывает, следует ли преобразовать карты признаков в 4D-тензоры формы `(batch_size, hidden_size, height, width)`, если модель используется как backbone. Если `False`, карты признаков будут 3D-тензорами формы `(batch_size, seq_len, hidden_size)`.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели Tipsv2Model. Он используется для создания модели Tipsv2 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [google/tipsv2-b14](https://huggingface.co/google/tipsv2-b14)

Объекты конфигурации наследуются от [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее см. в документации [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig).

Пример:

```python
>>> from transformers import Tipsv2VisionConfig, Tipsv2VisionModel

>>> configuration = Tipsv2VisionConfig()
>>> model = Tipsv2VisionModel(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## Советыv2Tokenizer[[transformers.Tipsv2Tokenizer]]

#### transformers.Tipsv2Tokenizer[[transformers.Tipsv2Tokenizer]]

```python
transformers.Tipsv2Tokenizer(vocab: dict[str, int] | None = None, merges: list[tuple[str, str]] | None = None, unk_token: str | None = '<unk>', pad_token: str | None = '<pad>', bos_token: str | None = None, eos_token: str | None = None, model_max_length: int = 64, do_lower_case: bool = True, token_type_ids_pattern: str = 'all_zeros', _spm_precompiled_charsmap = None, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/tokenization_tipsv2.py#L30)

Советыv2 токенизатор, основанный на библиотеке *tokenizers* от HuggingFace, использует модель BPE (SentencePiece).

#### __call__[[transformers.Tipsv2Tokenizer.__call__]]

```python
__call__(text: TextInput | PreTokenizedInput | list[TextInput] | list[PreTokenizedInput] | None = None, text_pair: TextInput | PreTokenizedInput | list[TextInput] | list[PreTokenizedInput] | None = None, text_target: TextInput | PreTokenizedInput | list[TextInput] | list[PreTokenizedInput] | None = None, text_pair_target: TextInput | PreTokenizedInput | list[TextInput] | list[PreTokenizedInput] | None = None, add_special_tokens: bool = True, padding: bool | str | PaddingStrategy = False, truncation: bool | str | TruncationStrategy | None = None, max_length: int | None = None, stride: int = 0, is_split_into_words: bool = False, pad_to_multiple_of: int | None = None, padding_side: str | None = None, return_tensors: str | TensorType | None = None, return_token_type_ids: bool | None = None, return_attention_mask: bool | None = None, return_overflowing_tokens: bool = False, return_special_tokens_mask: bool = False, return_offsets_mapping: bool = False, return_length: bool = False, verbose: bool = True, tokenizer_kwargs: dict[str, Any] | None = None, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/tokenization_utils_base.py#L2448)

**Параметры:**

text (`str`, `list[str]`, `list[list[str]]`, *необязательный*) : Последовательность или батч последовательностей для кодирования. Каждая последовательность может быть строкой или списком строк (предтокенизированная строка). Если последовательности заданы в виде списка строк (предтокенизированных), необходимо установить `is_split_into_words=True` (чтобы устранить неоднозначность с батчем последовательностей).

text_pair (`str`, `list[str]`, `list[list[str]]`, *необязательный*) : Последовательность или батч последовательностей для кодирования. Каждая последовательность может быть строкой или списком строк (предтокенизированная строка). Если последовательности заданы в виде списка строк (предтокенизированных), необходимо установить `is_split_into_words=True` (чтобы устранить неоднозначность с батчем последовательностей).

text_target (`str`, `list[str]`, `list[list[str]]`, *необязательный*) : Последовательность или батч последовательностей, которые нужно закодировать в качестве целевых текстов. Каждая последовательность может быть строкой или списком строк (предтокенизированная строка). Если последовательности заданы в виде списка строк (предтокенизированных), необходимо установить `is_split_into_words=True` (чтобы устранить неоднозначность с батчем последовательностей).

text_pair_target (`str`, `list[str]`, `list[list[str]]`, *необязательный*) : Последовательность или батч последовательностей, которые нужно закодировать в качестве целевых текстов. Каждая последовательность может быть строкой или списком строк (предтокенизированная строка). Если последовательности заданы в виде списка строк (предтокенизированных), необходимо установить `is_split_into_words=True` (чтобы устранить неоднозначность с батчем последовательностей).

tokenizer_kwargs (`dict[str, Any]`, *необязательный*) : Дополнительные kwargs для передачи в токенизатор. Они будут объединены с явными параметрами и другими kwargs, при этом явные параметры имеют приоритет.

add_special_tokens (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Указывает, следует ли добавлять специальные токены при кодировании последовательностей. Для этого используется базовая функция `PretrainedTokenizerBase.build_inputs_with_special_tokens`, которая определяет, какие токены автоматически добавляются к входным идентификаторам. Это полезно, если вы хотите автоматически добавлять токены `bos` или `eos`.

padding (`bool`, `str` или [PaddingStrategy](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/file_utils#transformers.utils.PaddingStrategy), *необязательный*, по умолчанию `False`) : Включает и управляет выравниванием. Принимает следующие значения:  - `True` или `'longest'`: Выравнивание до самой длинной последовательности в батче (или без выравнивания, если предоставлена только одна последовательность). - `'max_length'`: Выравнивание до максимальной длины, указанной в аргументе `max_length`, или до максимально допустимой входной длины для модели, если этот аргумент не указан. - `False` или `'do_not_pad'` (по умолчанию): Без выравнивания (т. е. на выходе может быть батч с последовательностями разной длины).

truncation (`bool`, `str` или [TruncationStrategy](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.tokenization_utils_base.TruncationStrategy), *необязательный*, по умолчанию `False`) : Включает и управляет усечением. Принимает следующие значения:  - `True` или `'longest_first'`: Усечение до максимальной длины, указанной в аргументе `max_length`, или до максимально допустимой входной длины для модели, если этот аргумент не указан. Усечение выполняется посимвольно: если предоставлена пара последовательностей (или пакет пар), то символ удаляется из самой длинной последовательности в паре. - `'only_first'`: Усечение до максимальной длины, указанной в аргументе `max_length`, или до максимально допустимой входной длины для модели, если этот аргумент не указан. Если предоставлена пара последовательностей (или пакет пар), усечение выполняется только для первой последовательности в паре. - `'only_second'`: Усечение до максимальной длины, указанной в аргументе `max_length`, или до максимально допустимой входной длины для модели, если этот аргумент не указан. Если предоставлена пара последовательностей (или пакет пар), усечение выполняется только для второй последовательности в паре. - `False` или `'do_not_truncate'` (по умолчанию): Усечение не выполняется (т. е. на выходе может быть пакет с длинами последовательностей, превышающими максимально допустимый размер входных данных модели).

max_length (`int`, *optional*) : Управляет максимальной длиной, используемой одним из параметров усечения/дополнения. Если значение не задано или равно `None`, будет использована предопределённая максимальная длина модели, если один из параметров усечения/дополнения требует указания максимальной длины. Если у модели нет конкретной максимальной длины входных данных (как у XLNet), усечение/дополнение до максимальной длины будет отключено.

stride (`int`, *optional*, по умолчанию 0) : Если задано число вместе с `max_length`, то переполненные токены, возвращаемые при `return_overflowing_tokens=True`, будут содержать некоторые токены из конца усечённой последовательности, чтобы обеспечить перекрытие между усечённой и переполненной последовательностями. Значение этого аргумента определяет количество перекрывающихся токенов.

is_split_into_words (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Указывает, является ли вход уже предтокенизированным (например, разбитым на слова). Если установлено в `True`, токенизатор предполагает, что вход уже разбит на слова (например, по пробелам), и токенизирует их. Это полезно для NER или классификации токенов.

pad_to_multiple_of (`int`, *optional*) : Если задано, последовательность будет дополнена до кратного указанного значения. Требуется, чтобы `padding` был активирован. Это особенно полезно для использования Tensor Cores на аппаратных средствах NVIDIA с вычислительной способностью `>= 7.5` (Volta).

padding_side (`str`, *необязательный*) : Сторона, на которой модель должна применять выравнивание. Значение выбирается из ['right', 'left']. Значение по умолчанию берётся из атрибута класса с тем же именем.

return_tensors (`str` или [TensorType](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/file_utils#transformers.TensorType), *optional*) : Если задано, возвращает тензоры вместо списка целых чисел Python. Допустимые значения:  - `'pt'`: Возвращает объекты `torch.Tensor` PyTorch. - `'np'`: Возвращает объекты `np.ndarray` Numpy.

return_token_type_ids (`bool`, *необязательный*) : Указывает, следует ли возвращать идентификаторы типов токенов. Если значение не задано, идентификаторы типов токенов будут возвращены в соответствии со значением по умолчанию конкретного токенизатора, определяемым атрибутом `return_outputs`.  [Что такое идентификаторы типов токенов?](../glossary#token-type-ids)

return_attention_mask (`bool`, *необязательный*) : Указывает, следует ли возвращать маску внимания. Если значение не задано, маска внимания будет возвращена в соответствии со значением по умолчанию конкретного токенизатора, определяемым атрибутом `return_outputs`.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

return_overflowing_tokens (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Возвращать ли переполненные последовательности токенов. Если передана пара последовательностей входных идентификаторов (или батч пар) с `truncation_strategy = longest_first` или `True`, вместо возврата переполненных токенов будет выброшена ошибка.

return_special_tokens_mask (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Нужно ли возвращать информацию о маске специальных токенов.

return_offsets_mapping (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Возвращать или нет `(char_start, char_end)` для каждого токена. Это доступно только для быстрых токенизаторов, наследующихся от [PreTrainedTokenizerFast](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend); при использовании токенизатора на Python этот метод вызовет `NotImplementedError`.

return_length  (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Возвращать ли длины закодированных входных данных.

verbose (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Выводить ли дополнительную информацию и предупреждения.

- ****kwargs** : передаются в метод `self.tokenize()`

**Возвращает:** [BatchEncoding](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/tokenizer#transformers.BatchEncoding)

[BatchEncoding](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/tokenizer#transformers.BatchEncoding) со следующими полями:

- **input_ids** -- Список идентификаторов токенов, которые подаются в модель.

  [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

- **token_type_ids** -- Список идентификаторов типов токенов, передаваемых в модель (если `return_token_type_ids=True` или если *"token_type_ids"* входит в `self.model_input_names`).

  [Что такое идентификаторы типов токенов?](../glossary#token-type-ids)

- **attention_mask** -- список индексов, указывающих, на какие токены модель должна обращать внимание (когда `return_attention_mask=True` или если *"attention_mask"* входит в `self.model_input_names`).

  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

- **overflowing_tokens** -- Список переполненных последовательностей токенов (если заданы `max_length` и `return_overflowing_tokens=True`).
- **num_truncated_tokens** -- Количество отсечённых токенов (если задано `max_length` и `return_overflowing_tokens=True`).
- **special_tokens_mask** -- Список нулей и единиц, где 1 указывает на добавленные специальные токены, а 0 — на обычные токены последовательности (при `add_special_tokens=True` и `return_special_tokens_mask=True`).
- **length** -- Длина входных данных (когда `return_length=True`)

Основной метод для токенизации и подготовки одной или нескольких последовательностей или одной или нескольких пар последовательностей для модели.

## Tipsv2ImageProcessor[[transformers.Tipsv2ImageProcessor]]

#### transformers.Tipsv2ImageProcessor[[transformers.Tipsv2ImageProcessor]]

```python
transformers.Tipsv2ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/image_processing_tipsv2.py#L27)

**Параметры:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли изменять размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `{'height' : 448, 'width': 448}`): Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Использовать ли квадратное изображение по умолчанию при изменении размера, если size является int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, по умолчанию `2`) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только если `do_resize` установлено в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `0.00392156862745098`) : Коэффициент масштабирования для изменения масштаба изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `False`) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

Возвращает стекированные тензоры, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров. --

Создает процессор изображений Tipsv2ImageProcessor.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*): Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробности здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*): Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

#### preprocess[[transformers.Tipsv2ImageProcessor.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/image_processing_utils.py#L382)

**Параметры:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *необязательный*) : Флаг разработчика для дополнительных изображений и похожих на них входных данных, которые также будут предобработаны. Используйте этот параметр только в том случае, если передача входных данных через kwarg не работает. Например, `preprocess(images, masks=masks)` — предпочтительный вариант, но для некоторых моделей он приводит к проблемам с приоритетом аргументов. В таких случаях можно использовать `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})`.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли изменить размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задан как int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только при установке `do_resize` в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Коэффициент масштабирования для изменения размера изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

**Возвращает:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом __call__ ('pixel_values' и т. д.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *необязательный*) -- Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

Предобработка изображения или пакета изображений.

## Tipsv2Processor[[transformers.Tipsv2Processor]]

#### transformers.Tipsv2Processor[[transformers.Tipsv2Processor]]

```python
transformers.Tipsv2Processor(image_processor = None, tokenizer = None)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/processing_tipsv2.py#L27)

**Параметры:**

image_processor (`Tipsv2ImageProcessor`) : Процессор изображений является обязательным входным параметром.

tokenizer (`Tipsv2Tokenizer`) : Токенизатор является обязательным входным параметром.

Создаёт Tipsv2Processor, который объединяет процессор изображений и токенизатор в единый процессор.

[Tipsv2Processor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Processor) предоставляет все возможности [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) и [Tipsv2Tokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Tokenizer). Подробнее см. в [~Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) и [~Tipsv2Tokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Tokenizer).

#### __call__[[transformers.Tipsv2Processor.__call__]]

```python
__call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/processing_utils.py#L670)

**Параметры:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *необязательный*) : Изображение для предварительной обработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *необязательный*) : Последовательность или батч последовательностей для кодирования. Каждая последовательность может быть строкой или списком строк (предтокенизированная строка). Если вы передаёте предтокенизированный вход, установите `is_split_into_words=True`, чтобы избежать неоднозначности с батчированными входами.

videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`, *optional*) : Видео для предобработки. Ожидается одно видео или батч видео со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются видео со значениями пикселей от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *необязательный*) : Аудио или пакет аудио для подготовки. Каждое аудио может быть массивом NumPy или тензором PyTorch. В случае массива NumPy/тензора PyTorch каждое аудио должно иметь форму (C, T), где C — количество каналов, а T — длина выборки аудио.

return_mm_token_type_ids (`bool`, *kwargs*) : Нужно ли возвращать идентификаторы типов мультимодальных токенов, указывающие на позиции мультимодальных плейсхолдер-токенов.

return_text_replacement_offsets (`bool`, *kwargs*) : Нужно ли возвращать смещения символов для каждого мультимодального плейсхолдера и его замены.

return_tensors (`str` или [TensorType](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/file_utils#transformers.TensorType), *optional*) : Если задано, возвращает тензоры конкретного фреймворка. Допустимые значения:  - `'pt'`: возвращает объекты `torch.Tensor` PyTorch. - `'np'`: возвращает объекты `np.ndarray` NumPy.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : Дополнительные параметры обработки для каждой модальности (текст, изображения, видео, аудио). Специфичные для модели параметры перечислены выше; полный список поддерживаемых аргументов см. в классе TypedDict.

## Tipsv2Model[[transformers.Tipsv2Model]]

#### transformers.Tipsv2Model[[transformers.Tipsv2Model]]

```python
transformers.Tipsv2Model(config: Tipsv2Config)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L986)

**Параметры:**

config ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель Tipsv2 без дополнительных слоёв, выводящая необработанные скрытые состояния.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.Tipsv2Model.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, bool_masked_pos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, return_loss: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L1039)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor). Подробности см. в [Tipsv2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([Tipsv2Processor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Processor) использует [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) для обработки изображений).

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Позиции с булевой маской. Указывает, какие патчи замаскированы (1), а какие нет (0). Актуально только для предварительного обучения.

return_loss (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать контрастивную потерю, если предоставлены как входные данные изображения, так и текста.

**Возвращает:** `Tipsv2Output` или `tuple(torch.Tensor)`

Объект `Tipsv2Output` или кортеж из `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) и входных данных.

Метод forward модели [Tipsv2Model](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **loss** (`torch.Tensor` формы `(1,)`, *необязательный*, возвращается, если `return_loss` равно `True`) -- Контрастивная функция потерь для сходства изображения и текста.
- **logits_per_image** (`torch.Tensor` формы `(image_batch_size, text_batch_size)`) -- Оценки масштабированного скалярного произведения между `image_embeds` и `text_embeds`. Это представляет собой оценки сходства между изображением и текстом.
- **logits_per_text** (`torch.Tensor` формы `(text_batch_size, image_batch_size)`) -- Оценки масштабированного скалярного произведения между `text_embeds` и `image_embeds`. Это представляет собой оценки сходства между текстом и изображением.
- **text_embeds** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, output_dim`) -- Векторные представления текста, полученные применением слоя проекции к агрегированному выводу [Tipsv2TextModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2TextModel).
- **image_embeds** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, output_dim`) -- Векторные представления изображений, полученные применением слоя проекции к агрегированному выходу [Tipsv2VisionModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionModel).
- **text_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling`, *необязательный*) -- Выход модели [Tipsv2TextModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2TextModel).
- **vision_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling`, *необязательный*) -- Выход модели [Tipsv2VisionModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionModel).

Пример:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoModel, AutoProcessor
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model_id = "google/tipsv2-b14"
>>> model = AutoModel.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

>>> image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
>>> candidate_labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"]

>>> inputs = processor(text=candidate_labels, images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> probs = outputs.logits_per_image.softmax(dim=1)
>>> most_likely_idx = probs.argmax(dim=1).item()
>>> most_likely_label = candidate_labels[most_likely_idx]
>>> print(f"Most likely label: '{most_likely_label}' with probability: {probs[0][most_likely_idx].item():.3f}")
Most likely label: 'a photo of a cat' with probability: 0.975
```

#### get_text_features[[transformers.Tipsv2Model.get_text_features]]

```python
get_text_features(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L996)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

**Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) и входных данных.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

```python
```

#### get_image_features[[transformers.Tipsv2Model.get_image_features]]

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

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L1014)

**Параметры:**

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor). Подробности см. в [Tipsv2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([Tipsv2Processor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Processor) использует [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) для обработки изображений).

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Позиции с булевой маской. Указывает, какие патчи замаскированы (1), а какие нет (0). Актуально только для предварительного обучения.

**Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) и входных данных.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

```python
```

## Tipsv2TextModel[[transformers.Tipsv2TextModel]]

#### transformers.Tipsv2TextModel[[transformers.Tipsv2TextModel]]

```python
transformers.Tipsv2TextModel(config: Tipsv2TextConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L862)

**Параметры:**

config ([Tipsv2TextConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2TextConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Текстовая башня TIPSv2 без проекционного слоя сверху.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.Tipsv2TextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L873)

**Параметры:**

input_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы токенов входной последовательности в словаре. По умолчанию заполнение (padding) игнорируется. Индексы можно получить с помощью [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Подробности см. в [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) и [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__). [Что такое входные идентификаторы?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательно*) : Индексы позиций токенов каждого входного последовательности в позиционных эмбеддингах. Выбираются из диапазона `[0, config.n_positions - 1]`.  [Что такое position IDs?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательно*) : По желанию, вместо передачи `input_ids` можно напрямую передать встроенное представление. Это полезно, если требуется больший контроль над тем, как индексы `input_ids` преобразуются в соответствующие векторы, чем это обеспечивает внутренняя матрица поиска встраиваний модели.

**Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) и входных данных.

Метод forward модели [Tipsv2TextModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2TextModel) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoConfig, Tipsv2TextModel, AutoProcessor

>>> model_id = "google/tipsv2-b14"
>>> config = AutoConfig.from_pretrained(model_id)
>>> model = Tipsv2TextModel.from_pretrained(model_id, config=config.text_config, device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

>>> candidate_labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"]
>>> inputs = processor(text=candidate_labels, return_tensors="pt").to(model.device)

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> text_embeds = outputs.pooler_output  # (batch_size, hidden_size)
```

## Советыv2VisionModel[[transformers.Tipsv2VisionModel]]

#### transformers.Tipsv2VisionModel[[transformers.Tipsv2VisionModel]]

```python
transformers.Tipsv2VisionModel(config: Tipsv2VisionConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L438)

**Параметры:**

config ([Tipsv2VisionConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionConfig)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель Tipsv2 без дополнительных слоёв, выводящая необработанные скрытые состояния.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.Tipsv2VisionModel.forward]]

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

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L447)

**Параметры:**

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor). Подробности см. в [Tipsv2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([Tipsv2Processor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Processor) использует [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) для обработки изображений).

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`) : Булевы позиции маски. Указывает, какие патчи замаскированы (1), а какие нет (0). Актуально только для предварительного обучения.

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

**Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) и входных данных.

Метод forward модели [Tipsv2VisionModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionModel) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoConfig, AutoImageProcessor, AutoModel
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model_id = "google/tipsv2-b14"
>>> config = AutoConfig.from_pretrained(model_id)
>>> model = AutoModel.from_pretrained(model_id, config=config.vision_config, device_map="auto")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_id)

>>> image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> # Tipsv2 repurposes the register token from DINOv2-with-registers as a secondary class token
>>> sequence = outputs.last_hidden_state  # (batch_size, 1 + num_register_tokens + num_patches, hidden_size)
>>> cls_token_1 = sequence[:, 0]  # supervised by web alt-text captions
>>> cls_token_2 = sequence[:, 1 : 1 + model.config.num_register_tokens]  # supervised by synthetic captions
```

## Советыv2VisionBackbone[[transformers.Tipsv2VisionBackbone]]

#### transformers.Tipsv2VisionBackbone[[transformers.Tipsv2VisionBackbone]]

```python
transformers.Tipsv2VisionBackbone(config: Tipsv2Config | Tipsv2VisionConfig)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L506)

**Параметры:**

config (`Tipsv2Config | Tipsv2VisionConfig`) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained).

Tipsv2Vision — базовая модель (backbone), предназначенная для использования в таких фреймворках, как DETR и MaskFormer.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.Tipsv2VisionBackbone.forward]]

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

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L529)

**Параметры:**

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor). Подробности см. в [Tipsv2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) ([Tipsv2Processor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Processor) использует [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) для обработки изображений).

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

**Возвращает:** `BackboneOutput` или `tuple(torch.Tensor)`

Объект `BackboneOutput` или кортеж из `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) и входных данных.

Метод forward класса [Tipsv2VisionBackbone](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionBackbone) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **feature_maps** (`tuple(torch.Tensor)` формы `(batch_size, num_channels, height, width)`) -- Карты признаков на каждом этапе.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или при `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода эмбеддингов + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` или `(batch_size, num_channels, height, width)`, в зависимости от базовой модели.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого этапа, а также выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) — Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Применимо только в том случае, если базовая модель использует механизм внимания.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Примеры:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoBackbone, Tipsv2VisionConfig

>>> config = Tipsv2VisionConfig(out_features=["stage3", "stage6", "stage9", "stage12"])
>>> model = AutoBackbone.from_config(config)

>>> pixel_values = torch.randn(1, 3, 448, 448)

>>> outputs = model(pixel_values)
>>> feature_maps = outputs.feature_maps
>>> list(feature_maps[-1].shape)
[1, 768, 32, 32]
```