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PP-FormulaNet

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Ce modèle a été contribué à Hugging Face Transformers le 2026-04-30.

PP-FormulaNet

Aperçu

PP-FormulaNet-L et PP-FormulaNet_plus-L font partie d’une série de modèles légers dédiés à la reconnaissance de la structure des tableaux, axés sur la reconnaissance précise des structures de tableaux dans les documents et les scènes naturelles. Pour plus de détails sur la série de modèles SLANet, veuillez consulter la documentation officielle.

Utilisation

Inférence avec une seule entrée

L'exemple ci-dessous montre comment détecter du texte avec PP-FormulaNet_plus-L à l'aide de AutoModel.

AutoModel
from io import BytesIO

from huggingface_hub.utils import httpx
from PIL import Image
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText

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

image_url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_formula_rec_001.png"
image = Image.open(BytesIO(httpx.get(image_url).content)).convert("RGB")
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)
result = processor.post_process(outputs)
print(result)

PPFormulaNetConfig

classe transformers.PPFormulaNetConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Noneis_encoder_decoder: bool = Truetext_config: dict | transformers.models.pp_formulanet.configuration_pp_formulanet.PPFormulaNetTextConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.models.pp_formulanet.configuration_pp_formulanet.PPFormulaNetVisionConfig | None = None )

Paramètres

  • is_encoder_decoder (bool, facultatif, valeur par défaut True) — Indique si le modèle est utilisé comme encodeur/décodeur ou non.
  • text_config (Union[dict, ~models.pp_formulanet.configuration_pp_formulanet.PPFormulaNetTextConfig], facultatif) — L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone de texte.
  • vision_config (Union[dict, ~models.pp_formulanet.configuration_pp_formulanet.PPFormulaNetVisionConfig], facultatif) — L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone visuel.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un Pp FormulanetModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Pp Formulanet en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle du PaddlePaddle/PP-FormulaNet_plus-L_safetensors

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

PPFormulaNetForConditionalGeneration

classe transformers.PPFormulaNetForConditionalGeneration

< >

( config: PPFormulaNetConfig )

Paramètres

  • config (PPFormulaNetConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Le modèle Pp Formulanet pour la génération de jetons conditionnée sur d'autres modalités (par exemple, la génération texte-image-vers-texte).

Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.

forward

< >

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

Paramètres

  • pixel_values (torch.Tensor de forme (batch_size, num_channels, image_size, image_size), facultatif) — Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de PPFormulaNetImageProcessor. Voir PPFormulaNetImageProcessor.call() pour plus de détails (PPFormulaNetProcessor utilise PPFormulaNetImageProcessor pour le traitement des images).
  • input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.

    Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

    Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?

  • attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
    • 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
    • 0 pour les jetons masqués.

    Qu'est-ce que les masques d'attention ?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, target_sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée du décodeur dans le vocabulaire.

    Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

    Quelles sont les identifiants d'entrée du décodeur ?

  • decoder_attention_mask (torch.LongTensor de forme (batch_size, target_sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d’effectuer l’attention sur certains indices de jetons. Par défaut, un masque causal est utilisé afin de s’assurer que le modèle ne peut regarder que les entrées précédentes pour prédire le futur.
  • encoder_outputs (list[torch.Tensor], facultatif) — Le tuple est composé de (last_hidden_state, facultatif : hidden_states, facultatif : attentions) last_hidden_state de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) est une séquence d’états cachés à la sortie de la dernière couche de l’encodeur. Utilisé dans l’attention croisée du décodeur.
  • past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

    Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.

    Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement les input_ids non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme (batch_size, unprocessed_length) au lieu de tous les input_ids de forme (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
  • decoder_inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer decoder_input_ids vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Si past_key_values est utilisé, facultativement, seules les dernières decoder_inputs_embeds doivent être entrées (voir past_key_values). Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la conversion des decoder_input_ids indices en vecteurs associés que la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

    Si decoder_input_ids et decoder_inputs_embeds sont tous deux non définis, decoder_inputs_embeds prend la valeur de inputs_embeds.

  • labels (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Étiquettes pour le calcul de la perte de modélisation de langage masquée. Les indices doivent être dans [0, ..., config.vocab_size] ou -100 (voir la docstring de input_ids). Les jetons dont l'indice est défini sur -100 sont ignorés (masqués), la perte n'est calculée que pour les jetons dont l'étiquette est dans [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], facultatif, valeur par défaut 0) — Si c'est un int, calcule les logits pour les logits_to_keep derniers jetons. Si 0, calcule les logits pour tous les input_ids (cas particulier). Seuls les logits du dernier jeton sont nécessaires pour la génération, et les calculer uniquement pour ce jeton peut économiser de la mémoire, ce qui devient assez significatif pour les séquences longues ou les tailles de vocabulaire importantes. Si c'est un torch.Tensor, il doit être 1D et correspondre aux indices à conserver dans la dimension de la longueur de la séquence. Cela est utile lors de l'utilisation du format de tenseurs empilés (une seule dimension pour le lot et la longueur de la séquence).

Retourne

Seq2SeqLMOutput ou tuple(torch.Tensor)

Un Seq2SeqLMOutput ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (PPFormulaNetConfig) et des entrées.

La méthode forward de PPFormulaNetForConditionalGeneration redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

  • loss (torch.Tensor de forme (1,), facultatif, renvoyé lorsque labels est fourni) — Perte de modélisation du langage.

  • logits (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Scores de prédiction de la tête de modélisation du langage (scores pour chaque jeton du vocabulaire avant SoftMax).

  • past_key_values (EncoderDecoderCache, facultatif, renvoyé lorsque use_cache=True est passé ou lorsque config.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de EncoderDecoderCache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

    Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    États cachés du décodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties de l'intégration initiale.

  • decoder_attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Poids d'attention du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Poids d'attention de la couche d'attention croisée du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'attention croisée.

  • encoder_last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur du modèle.

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    États cachés de l'encodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties des embeddings initiaux.

  • encoder_attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Poids d'attention de l'encodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemple :

>>> from io import BytesIO

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

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

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

PPFormulaNetTextModel

classe transformers.PPFormulaNetTextModel

< >

( config: PPFormulaNetConfig )

Paramètres

  • config (PPFormulaNetConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Le modèle de texte Formulanet Pp brut, qui produit des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.

forward

< >

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

Paramètres

  • input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length)) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut si vous le fournissez.

    Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

    Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?

  • attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
    • 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
    • 0 pour les jetons masqués.

    Qu'est-ce que les masques d'attention ?

  • encoder_hidden_states (torch.Tensor de forme (batch_size, encoder_sequence_length, hidden_size), facultatif) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur. Utilisée dans l'attention croisée du décodeur.
  • encoder_attention_mask (torch.LongTensor de forme (batch_size, encoder_sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'effectuer une attention croisée sur les indices des jetons de bourrage de encoder_input_ids. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
    • 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
    • 0 pour les jetons masqués.

    Qu'est-ce que les masques d'attention ?

  • past_key_values (Cache, facultatif, renvoyé lorsque use_cache=True est passé ou lorsque config.use_cache=True) — C'est une Cache instance. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

    Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.

    Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur peut éventuellement n’entrer que les derniers decoder_input_ids (ceux dont les états de clés et de valeurs passées ne sont pas fournis à ce modèle) de forme (batch_size, 1) au lieu de tous les decoder_input_ids de forme (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la conversion des indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.

PPFormulaNetVisionModel

classe transformers.PPFormulaNetVisionModel

< >

( config: PPFormulaNetVisionConfig )

PPFormulaNetModel

classe transformers.PPFormulaNetModel

< >

( config: PPFormulaNetConfig )

forward

< >

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

Paramètres

  • pixel_values (torch.Tensor de forme (batch_size, num_channels, image_size, image_size), facultatif) — Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de PPFormulaNetImageProcessor. Voir PPFormulaNetImageProcessor.call() pour plus de détails (PPFormulaNetProcessor utilise PPFormulaNetImageProcessor pour le traitement des images).
  • input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée dans le vocabulaire. Le bourrage (padding) sera ignoré par défaut.

    Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

    Qu'est-ce que les identifiants d'entrée ?

  • attention_mask (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d'appliquer l'attention aux indices des jetons de bourrage. Les valeurs du masque sont choisies dans [0, 1]:
    • 1 pour les jetons qui ne sont pas masqués,
    • 0 pour les jetons masqués.

    Qu'est-ce que les masques d'attention ?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor de forme (batch_size, target_sequence_length), facultatif) — Indices des jetons de la séquence d'entrée du décodeur dans le vocabulaire.

    Les indices peuvent être obtenus à l'aide de AutoTokenizer. Consultez PreTrainedTokenizer.encode() et PreTrainedTokenizer.call() pour plus de détails.

    Quelles sont les identifiants d'entrée du décodeur ?

  • decoder_attention_mask (torch.LongTensor de forme (batch_size, target_sequence_length), facultatif) — Masque pour éviter d’effectuer l’attention sur certains indices de jetons. Par défaut, un masque causal est utilisé afin de s’assurer que le modèle ne peut regarder que les entrées précédentes pour prédire le futur.
  • decoder_inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer decoder_input_ids vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Si past_key_values est utilisé, facultativement, seules les dernières decoder_inputs_embeds doivent être entrées (voir past_key_values). Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la conversion des decoder_input_ids indices en vecteurs associés que la matrice de recherche d'intégration interne du modèle.

    Si decoder_input_ids et decoder_inputs_embeds sont tous deux non définis, decoder_inputs_embeds prend la valeur de inputs_embeds.

  • encoder_outputs (list[torch.Tensor], facultatif) — Le tuple est composé de (last_hidden_state, facultatif : hidden_states, facultatif : attentions) last_hidden_state de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) est une séquence d’états cachés à la sortie de la dernière couche de l’encodeur. Utilisé dans l’attention croisée du décodeur.
  • past_key_values (~cache_utils.Cache, facultatif) — États cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et d'attention croisée) qui peuvent être utilisés pour accélérer le décodage séquentiel. Cela consiste généralement en la past_key_values retournée par le modèle à une étape antérieure du décodage, lorsque use_cache=True ou config.use_cache=True.

    Seule une instance de Cache est autorisée en entrée, consultez notre guide du cache kv. Si aucun past_key_values n'est transmis, DynamicCache sera initialisé par défaut.

    Le modèle produira le même format de cache qui est fourni en entrée.

    Si past_key_values sont utilisés, l’utilisateur doit fournir uniquement les input_ids non traités (ceux pour lesquels les états de clés et de valeurs passées n’ont pas été fournis à ce modèle) de forme (batch_size, unprocessed_length) au lieu de tous les input_ids de forme (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Facultativement, au lieu de passer input_ids, vous pouvez choisir de passer directement une représentation intégrée. Cela est utile si vous souhaitez un meilleur contrôle sur la manière de convertir les indices input_ids en vecteurs associés que la matrice de recherche d’intégration interne du modèle.
  • use_cache (bool, facultatif) — Si défini sur True, les états clé-valeur past_key_values sont renvoyés et peuvent être utilisés pour accélérer le décodage (voir past_key_values).

Retourne

Seq2SeqModelOutput ou tuple(torch.Tensor)

Un Seq2SeqModelOutput ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (PPFormulaNetConfig) et des entrées.

La méthode forward du modèle PPFormulaNetModel redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du décodeur du modèle.

    Si past_key_values est utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme (batch_size, 1, hidden_size) est renvoyée.

  • past_key_values (EncoderDecoderCache, facultatif, renvoyé lorsque use_cache=True est passé ou lorsque config.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de EncoderDecoderCache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

    Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    États cachés du décodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties d'incorporation initiale facultatives.

  • decoder_attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Poids d'attention du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Poids d'attention de la couche d'attention croisée du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'attention croisée.

  • encoder_last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur du modèle.

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    États cachés de l'encodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties d'incorporation initiales facultatives.

  • encoder_attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Poids d'attention de l'encodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

PPFormulaNetTextConfig

classe transformers.PPFormulaNetTextConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Noneis_encoder_decoder: bool = Truevocab_size: int = 50000max_position_embeddings: int = 2560encoder_layers: int = 12encoder_attention_heads: int = 16decoder_layers: int = 8decoder_ffn_dim: int = 2048decoder_attention_heads: int = 16decoder_layerdrop: float | int = 0.0use_cache: bool = Trueactivation_function: str = 'gelu'd_model: int = 512dropout: float | int = 0.1attention_dropout: float | int = 0.0activation_dropout: float | int = 0.0init_std: float = 0.02scale_embedding: bool = Truepad_token_id: int | None = 1bos_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 2decoder_start_token_id: int | None = 2forced_eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = False )

Paramètres

  • is_encoder_decoder (bool, facultatif, valeur par défaut True) — Indique si le modèle est utilisé comme encodeur/décodeur ou non.
  • vocab_size (int, facultatif, par défaut 50000) — Taille du vocabulaire du modèle. Définit le nombre de jetons différents qui peuvent être représentés par input_ids.
  • max_position_embeddings (int, facultatif, par défaut 2560) — La longueur de séquence maximale avec laquelle ce modèle pourrait être utilisé.
  • encoder_layers (int, facultatif, valeur par défaut 12) — Nombre de couches cachées dans l’encodeur Transformer. Utilise la même valeur que num_layers si non défini.
  • encoder_attention_heads (int, facultatif, valeur par défaut 16) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention dans l'encodeur Transformer.
  • decoder_layers (int, facultatif, valeur par défaut 8) — Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer. Utilise la même valeur que num_layers si non défini.
  • decoder_ffn_dim (int, facultatif, valeur par défaut 2048) — Dimension de la couche « intermédiaire » (souvent appelée couche feed-forward) du décodeur.
  • decoder_attention_heads (int, facultatif, valeur par défaut 16) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.
  • decoder_layerdrop (Union[float, int], facultatif, valeur par défaut 0.0) — Probabilité de LayerDrop pour le décodeur. Consultez l’article [LayerDrop](voir https://huggingface.co/papers/1909.11556) pour plus de détails.
  • use_cache (bool, facultatif, valeur par défaut True) — Indique si le modèle doit retourner les dernières attentions clés/valeurs (non utilisé par tous les modèles). N’est pertinent que si config.is_decoder=True ou si le modèle est un modèle génératif uniquement décodeur.
  • activation_function (str, facultatif, par défaut gelu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • d_model (int, facultatif, par défaut 512) — Taille des couches encodeur et de la couche pooler.
  • dropout (Union[float, int], facultatif, par défaut 0.1) — Le taux appliqué à toutes les couches de dropout.
  • attention_dropout (Union[float, int], facultatif, valeur par défaut 0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.
  • activation_dropout (Union[float, int], facultatif, valeur par défaut 0.0) — Le taux de dropout appliqué aux activations à l'intérieur de la couche entièrement connectée.
  • init_std (float, facultatif, valeur par défaut 0.02) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids.
  • scale_embedding (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut mettre à l'échelle les embeddings en les divisant par sqrt(d_model).
  • pad_token_id (int, facultatif, par défaut 1) — Identifiant du jeton utilisé pour le bourrage dans le vocabulaire.
  • bos_token_id (int, facultatif, par défaut 0) — Identifiant du jeton utilisé pour le début de flux dans le vocabulaire.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], facultatif, par défaut 2) — Identifiant du jeton utilisé pour la fin de flux dans le vocabulaire.
  • decoder_start_token_id (int, facultatif, valeur par défaut 2) — Si un modèle encodeur-décodeur commence le décodage avec un jeton différent de bos, l’identifiant de ce jeton.
  • forced_eos_token_id (Union[int, list[int]], facultatif, par défaut 2) — L’identifiant du jeton à forcer comme dernier jeton généré lorsque max_length est atteint. Généralement défini sur eos_token_id.
  • tie_word_embeddings (bool, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondance tied_weights_keys du modèle.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un Pp FormulanetModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Pp Formulanet en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle du PaddlePaddle/PP-FormulaNet_plus-L_safetensors

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

Exemple :

>>> from transformers import PPFormulaNetTextConfig, PPFormulaNetTextModel

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

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

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

PPFormulaNetVisionConfig

classe transformers.PPFormulaNetVisionConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 768output_channels: int = 256num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12num_channels: int = 3image_size: int = 512patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16hidden_act: str = 'gelu'layer_norm_eps: float = 1e-06attention_dropout: float | int = 0.0initializer_range: float = 1e-10qkv_bias: bool = Trueuse_abs_pos: bool = Trueuse_rel_pos: bool = Truewindow_size: int = 14global_attn_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 5, 8, 11)mlp_dim: int = 3072post_conv_in_channels: int = 256post_conv_out_channels: int = 1024post_conv_mid_channels: int = 512decoder_hidden_size: int = 512 )

Paramètres

  • hidden_size (int, facultatif, par défaut 768) — Dimension des représentations cachées.
  • output_channels (int, facultatif, par défaut 256) — Dimensionnalité des canaux de sortie dans le Patch Encoder.
  • num_hidden_layers (int, facultatif, par défaut 12) — Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer.
  • num_attention_heads (int, facultatif, valeur par défaut 12) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer.
  • num_channels (int, facultatif, par défaut 3) — Le nombre de canaux d'entrée.
  • image_size (int, facultatif, par défaut 512) — La taille (résolution) de chaque image.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], facultatif, par défaut 16) — La taille (résolution) de chaque patch.
  • hidden_act (str, facultatif, par défaut gelu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • layer_norm_eps (float, facultatif, valeur par défaut 1e-06) — L'épsilon utilisé par les couches de normalisation de couche.
  • attention_dropout (Union[float, int], facultatif, valeur par défaut 0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention.
  • initializer_range (float, facultatif, par défaut 1e-10) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids.
  • qkv_bias (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut ajouter un biais aux requêtes, clés et valeurs.
  • use_abs_pos (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut utiliser des embeddings de position absolue.
  • use_rel_pos (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut utiliser un biais de position relative dans les couches d'auto-attention.
  • window_size (int, facultatif, valeur par défaut 14) — Taille de la fenêtre pour la position relative.
  • global_attn_indexes (list[int], facultatif, par défaut [2, 5, 8, 11]) — Les index des couches d'attention globale.
  • mlp_dim (int, facultatif, valeur par défaut 3072) — La dimensionnalité de la couche MLP dans l'encodeur Transformer.
  • post_conv_in_channels (int, facultatif, valeur par défaut 256) — Nombre de canaux d'entrée pour la couche de convolution post-encodeur.
  • post_conv_out_channels (int, facultatif, valeur par défaut 1024) — Nombre de canaux de sortie pour la couche de convolution post-encodeur.
  • post_conv_mid_channels (int, facultatif, valeur par défaut 512) — Nombre de canaux intermédiaires pour la couche de convolution post-encodeur.
  • decoder_hidden_size (int, facultatif, valeur par défaut 512) — Taille cachée du décodeur vers laquelle les caractéristiques de l'encodeur sont projetées.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un Pp FormulanetModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Pp Formulanet en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle du PaddlePaddle/PP-FormulaNet_plus-L_safetensors

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

PPFormulaNetImageProcessor

classe transformers.PPFormulaNetImageProcessor

< >

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

Paramètres

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut redimensionner l'image.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, par défaut {'height' -- 768, 'width': 768}) : Définit les dimensions d'entrée maximales pour le modèle.
  • default_to_square (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut utiliser une image carrée par défaut lors du redimensionnement, si la taille est un entier.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Taille de l'image de sortie après application de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, par défaut 2) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enum PILImageResampling. N’a un effet que si do_resize est défini sur True.
  • do_rescale (bool, kwargs, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut rééchelonner l'image.
  • rescale_factor (float, kwargs, facultatif, valeur par défaut 0.00392156862745098) — Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image si do_rescale est défini sur True.
  • do_normalize (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut normaliser l'image.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut [0.7931, 0.7931, 0.7931]) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut [0.1738, 0.1738, 0.1738]) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • do_pad (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut appliquer un bourrage (padding) à l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format {"height": int, "width" int} à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Si pad_size n'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Seul ChannelDimension.FIRST est pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST : image au format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST : image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE : image au format (hauteur, largeur).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.
  • do_crop_margin (bool, kwargs, facultatif, par défaut self.do_crop_margin) — Indique s'il faut rogner les marges de l'image.
  • do_thumbnail (bool, kwargs, facultatif, par défaut self.do_thumbnail) — Indique s'il faut redimensionner l'image en utilisant la méthode thumbnail.
  • do_align_long_axis (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut self.do_align_long_axis) — Indique s'il faut aligner l'axe long de l'image avec l'axe long de size en effectuant une rotation de 90 degrés.

Construit un processeur d’images PPFormulaNetImageProcessor.

align_long_axis

< >

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

Paramètres

  • image (torch.Tensor) — L'image à aligner.
  • size (SizeDict) — La taille à laquelle aligner l'axe long.

Retourne

torch.Tensor

L'image alignée.

Alignez l'axe long de l'image sur l'axe le plus long de la taille spécifiée.

crop_margin

< >

( image: torch.Tensorgray_threshold: int = 200 )

Paramètres

  • image (torch.Tensor) — L’image à recadrer.
  • gray_threshold (int, facultatif, par défaut 200) — Valeur en dessous de laquelle les pixels sont considérés comme gris.

Supprime la marge de l’image. Les pixels gris sont considérés comme de la marge (c’est-à-dire les pixels dont la valeur est inférieure au seuil).

pad_images

< >

( image: torch.Tensorsize: SizeDict )

Paramètres

  • image (torch.tensor) — L’image à rembourrer.
  • size (SizeDict) — La taille à laquelle rembourder l'image.

Ajoute des bords à un lot d'images pour atteindre la taille spécifiée en haut, en bas, à gauche et à droite.

prétraiter

< >

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

Paramètres

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Image à prétraiter. S'attend à une image unique ou à un lot d'images dont les valeurs de pixels vont de 0 à 255. Si vous passez des images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut redimensionner l'image.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Définit les dimensions maximales des entrées du modèle.
  • default_to_square (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en carré si la taille est un entier.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Taille de l'image de sortie après application de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enum PILImageResampling. N’a un effet que si do_resize est défini sur True.
  • do_rescale (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut rééchelonner l'image.
  • rescale_factor (float, kwargs, facultatif) — Facteur de remise à l'échelle à appliquer à l'image si do_rescale est défini sur True.
  • do_normalize (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut normaliser l'image.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • do_pad (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un bourrage (padding) de l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format {"height": int, "width" int} à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Si pad_size n'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Seul ChannelDimension.FIRST est pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST : image au format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST : image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE : image au format (hauteur, largeur).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.
  • do_crop_margin (bool, kwargs, facultatif, par défaut self.do_crop_margin) — Indique s'il faut rogner les marges de l'image.
  • do_thumbnail (bool, kwargs, facultatif, par défaut self.do_thumbnail) — Indique s'il faut redimensionner l'image en utilisant la méthode thumbnail.
  • do_align_long_axis (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut self.do_align_long_axis) — Indique s'il faut aligner l'axe long de l'image avec l'axe long de size en effectuant une rotation de 90 degrés.

Retourne

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Dictionnaire de listes/tableaux/tenseurs renvoyé par la méthode call (« pixel_values », etc.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], facultatif) — Vous pouvez spécifier un tensor_type ici pour convertir les listes d'entiers en tenseurs PyTorch/Numpy lors de l'initialisation.

python_bounding_rect

< >

( coordinates )

Il s'agit d'une réimplémentation d'une fonction BoundingRect équivalente à celle de cv2.

python_find_non_zero

< >

( image: torch.Tensor )

Il s'agit d'une réimplémentation d'une fonction findNonZero équivalente à celle de cv2.

redimensionner

< >

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

Paramètres

  • image (torch.Tensor) — Image à redimensionner.
  • size (SizeDict) — Taille de l'image de sortie.
  • resample (PILImageResampling | tvF.InterpolationMode | int, facultatif) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l'image.

Retourne

torch.Tensor

L'image redimensionnée.

Redimensionner une image en (size.height, size.width).

vignette

< >

( image: torch.Tensorsize: SizeDict )

Paramètres

  • image (torch.tensor) — L’image à redimensionner.
  • size (SizeDict) — La taille à laquelle redimensionner l'image.

Redimensionner l’image pour créer une vignette. L’image est redimensionnée de sorte qu’aucune dimension ne soit supérieure à la dimension correspondante de la taille spécifiée.

PPFormulaNetProcessor

classe transformers.PPFormulaNetProcessor

< >

( image_processortokenizer )

Paramètres

  • image_processor (PPFormulaNetImageProcessor) — Le processeur d’images est une entrée obligatoire.
  • tokenizer (NougatTokenizer) — Le tokenizer est une entrée obligatoire.

Construit un PPFormulaNetProcessor qui encapsule un processeur d’images et un tokenizer en un seul processeur.

PPFormulaNetProcessor offre toutes les fonctionnalités de PPFormulaNetImageProcessor et de NougatTokenizer. Consultez ~PPFormulaNetImageProcessor et ~NougatTokenizer pour plus d’informations.

normalize

< >

( text: str )

Normalise une chaîne de caractères en supprimant les espaces inutiles.

post_process

< >

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

Paramètres

  • generated_outputs (torch.Tensor ou np.ndarray) — La sortie de la fonction generate du modèle. La sortie est censée être un tenseur de forme (batch_size, sequence_length) ou (sequence_length,).
  • skip_special_tokens (bool, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut supprimer les jetons spéciaux dans la sortie. Argument transmis à la méthode batch_decode du tokeniseur.
  • **kwargs — Arguments supplémentaires à transmettre à la méthode batch_decode method du tokenizer.

Retourne

list[str]

Le texte décodé.

Post-traitez la sortie du modèle pour décoder le texte.

post_process_generation

< >

( text: str ) → str

Paramètres

  • text (str) — Chaîne à post-traiter.

Retourne

str

Chaîne de caractères post-traitée.

Post-traite une chaîne de caractères en corrigeant le texte et en le normalisant.

Update on GitHub

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