Transformers documentation

ImageGPT

Transformers

Bắt đầu

Transformers Cài đặt Bắt đầu nhanh

Lớp cơ sở

Mô hình

Bộ tiền xử lý

Suy luận

Pipeline API

Tạo API

Tối ưu hóa

Trò chuyện với các model

Serving

Huấn luyện

Bắt đầu

Tùy chỉnh

Tinh chỉnh hiệu quả tham số

Hiệu năng

Huấn luyện phân tán

Phần cứng

Lượng tử hóa

Tích hợp hệ sinh thái

Tài nguyên

API

Các lớp chính

Mô hình

Mô hình văn bản

Mô hình thị giác

Mô hình âm thanh

Mô hình video

Mô hình đa phương thức

Mô hình học tăng cường

Mô hình chuỗi thời gian

Hàm trợ giúp nội bộ

Tham khảo

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

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

Mô hình này đã được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2021-11-18.

ImageGPT

Tổng quan

Mô hình ImageGPT được đề xuất trong Generative Pretraining from Pixels của Mark Chen, Alec Radford, Rewon Child, Jeffrey Wu, Heewoo Jun, David Luan, Ilya Sutskever. ImageGPT (iGPT) là một mô hình tương tự GPT-2 được huấn luyện để dự đoán giá trị pixel tiếp theo, cho phép tạo hình ảnh cả ở chế độ không điều kiện lẫn có điều kiện.

Tóm tắt từ bài báo như sau:

Được truyền cảm hứng từ những tiến bộ trong học biểu diễn không giám sát cho ngôn ngữ tự nhiên, chúng tôi xem xét liệu các mô hình tương tự có thể học được các biểu diễn hữu ích cho hình ảnh hay không. Chúng tôi huấn luyện một Transformer tuần tự để dự đoán các pixel theo cách tự hồi quy, mà không tích hợp kiến thức về cấu trúc đầu vào 2D. Mặc dù được huấn luyện trên ImageNet độ phân giải thấp mà không có nhãn, chúng tôi nhận thấy rằng một mô hình ở quy mô GPT-2 học được các biểu diễn hình ảnh mạnh mẽ, được đo lường bằng linear probing, fine-tuning và phân loại dữ liệu thấp. Trên CIFAR-10, chúng tôi đạt độ chính xác 96,3% với linear probe, vượt qua Wide ResNet có giám sát, và đạt độ chính xác 99,0% với fine-tuning đầy đủ, ngang bằng với các mô hình pre-trained có giám sát hàng đầu. Chúng tôi cũng cạnh tranh được với các benchmark tự giám sát trên ImageNet khi thay thế các pixel bằng mã hóa VQVAE, đạt độ chính xác top-1 là 69,0% trên linear probe của các đặc trưng của chúng tôi.

Summary of the approach. Taken from the [original paper](https://cdn.openai.com/papers/Generative_Pretraining_from_Pixels_V2.pdf).

Mô hình này được đóng góp bởi nielsr, dựa trên vấn đề này. Mã gốc có thể được tìm thấy tại đây.

Mẹo sử dụng

ImageGPT gần như giống hệt với GPT-2, ngoại trừ việc sử dụng một hàm kích hoạt khác (cụ thể là “quick gelu”), và các lớp chuẩn hóa lớp không thực hiện việc đưa về trung bình các đầu vào. ImageGPT cũng không có các embedding đầu vào và đầu ra được liên kết với nhau.
Vì yêu cầu về thời gian và bộ nhớ của cơ chế chú ý trong Transformers tăng theo bậc hai theo độ dài chuỗi, các tác giả đã huấn luyện trước ImageGPT trên các độ phân giải đầu vào nhỏ hơn, chẳng hạn như 32x32 và 64x64. Tuy nhiên, việc đưa một chuỗi gồm 32x32x3=3072 token từ 0..255 vào một Transformer vẫn là quá lớn. Do đó, các tác giả đã áp dụng phân cụm k-means lên các giá trị pixel (R,G,B) với k=512. Bằng cách này, chúng ta chỉ còn một chuỗi dài 32*32 = 1024, nhưng giờ đây là các số nguyên trong khoảng 0..511. Nói cách khác, chúng ta đang thu ngắn độ dài chuỗi với cái giá là một ma trận nhúng lớn hơn. Nói cách khác, kích thước từ vựng của ImageGPT là 512, + 1 cho một token đặc biệt “start of sentence” (SOS), được sử dụng ở đầu mỗi chuỗi. Bạn có thể sử dụng ImageGPTImageProcessor để chuẩn bị hình ảnh cho mô hình.
Mặc dù được huấn luyện trước hoàn toàn không giám sát (tức là không sử dụng bất kỳ nhãn nào), ImageGPT tạo ra các đặc trưng hình ảnh khá hiệu quả, hữu ích cho các tác vụ hạ nguồn như phân loại hình ảnh. Các tác giả đã chỉ ra rằng các đặc trưng ở phần giữa của mạng là hiệu quả nhất và có thể được sử dụng trực tiếp để huấn luyện một mô hình tuyến tính (chẳng hạn như mô hình hồi quy logistic của sklearn). Điều này còn được gọi là “linear probing”. Các đặc trưng có thể dễ dàng thu được bằng cách trước tiên đưa hình ảnh qua mô hình, sau đó chỉ định output_hidden_states=True, và cuối cùng thực hiện average-pool trên các trạng thái ẩn ở bất kỳ lớp nào bạn muốn.
Ngoài ra, bạn có thể tinh chỉnh thêm toàn bộ mô hình trên một tập dữ liệu hạ nguồn, tương tự như BERT. Để làm điều này, bạn có thể sử dụng ImageGPTForImageClassification.
ImageGPT có các kích thước khác nhau: có ImageGPT-small, ImageGPT-medium và ImageGPT-large. Các tác giả cũng đã huấn luyện một biến thể XL, nhưng họ không phát hành nó. Sự khác biệt về kích thước được tóm tắt trong bảng sau:

Biến thể mô hình	Độ sâu	Kích thước ẩn	Kích thước ẩn của bộ giải mã	Số tham số (M)	ImageNet-1k Top 1
MiT-b0	[2, 2, 2, 2]	[32, 64, 160, 256]	256	3.7	70.5
MiT-b1	[2, 2, 2, 2]	[64, 128, 320, 512]	256	14.0	78.7
MiT-b2	[3, 4, 6, 3]	[64, 128, 320, 512]	768	25.4	81.6
MiT-b3	[3, 4, 18, 3]	[64, 128, 320, 512]	768	45.2	83.1
MiT-b4	[3, 8, 27, 3]	[64, 128, 320, 512]	768	62.6	83.6
MiT-b5	[3, 6, 40, 3]	[64, 128, 320, 512]	768	82.0	83.8

Tài nguyên

Danh sách các tài nguyên chính thức của Hugging Face và cộng đồng (được đánh dấu bằng 🌎) để giúp bạn bắt đầu với ImageGPT.

Image Classification

Các notebook demo cho ImageGPT có thể được tìm thấy tại đây.
ImageGPTForImageClassification được hỗ trợ bởi notebook này.
Xem thêm: Hướng dẫn tác vụ phân loại hình ảnh

Nếu bạn quan tâm đến việc gửi một tài nguyên để được đưa vào đây, hãy thoải mái mở một Pull Request và chúng tôi sẽ xem xét! Lý tưởng nhất là tài nguyên nên minh họa một điều gì đó mới thay vì sao chép một tài nguyên hiện có.

ImageGPTConfig

lớp transformers.ImageGPTConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 513n_positions: int = 1024n_embd: int = 512n_layer: int = 24n_head: int = 8n_inner: int | None = Noneactivation_function: str = 'quick_gelu'resid_pdrop: float | int = 0.1embd_pdrop: float | int = 0.1attn_pdrop: float | int = 0.1layer_norm_epsilon: float = 1e-05initializer_range: float = 0.02scale_attn_weights: bool = Trueuse_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falsescale_attn_by_inverse_layer_idx: bool = Falsereorder_and_upcast_attn: bool = Falseadd_cross_attention: bool = Falsepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = None )

Tham số

vocab_size (int, tuỳ chọn, mặc định là 513) — Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi input_ids.
n_positions (int, tùy chọn, mặc định là 1024) — Chiều dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.
n_embd (int, tùy chọn, mặc định là 512) — Kích thước của các embedding và hidden states.
n_layer (int, tùy chọn, mặc định là 24) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.
n_head (int, tùy chọn, mặc định là 8) — Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.
n_inner (int, tùy chọn) — Kích thước của các biểu diễn MLP.
activation_function (str, tùy chọn, mặc định là quick_gelu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
resid_pdrop (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.1) — Xác suất dropout cho tất cả các lớp fully connected trong embeddings, encoder và pooler.
embd_pdrop (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.1) — Tỷ lệ dropout cho các embedding.
attn_pdrop (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.1) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
layer_norm_epsilon (float, tùy chọn, mặc định là 1e-05) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization).
initializer_range (float, tùy chọn, mặc định là 0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
scale_attn_weights (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên chia embeddings cho sqrt(d_model) để chuẩn hóa hay không.
use_cache (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Xác định xem mô hình có nên trả về các chú ý key/values cuối cùng hay không (không được sử dụng bởi tất cả các mô hình). Chỉ liên quan nếu config.is_decoder=True hoặc khi mô hình là mô hình sinh chỉ có decoder.
tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.
scale_attn_by_inverse_layer_idx (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nhân thêm trọng số attention với 1 / layer_idx + 1 hay không.
reorder_and_upcast_attn (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có nên nhân các key (K) trước khi tính attention (tích vô hướng) và nâng cấp tích vô hướng/softmax của attention lên float() khi huấn luyện với độ chính xác hỗn hợp hay không.
add_cross_attention (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Xác định xem có nên thêm các lớp cross-attention vào mô hình hay không.
pad_token_id (int, tùy chọn) — Token id được sử dụng để đệm trong từ vựng.
bos_token_id (int, tùy chọn) — Token id được sử dụng cho beginning-of-stream trong bảng từ vựng.
eos_token_id (Union[int, list[int]], tùy chọn) — Token id được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một ImageGPTModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Imagegpt theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của openai/imagegpt-small

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

Ví dụ:

>>> from transformers import ImageGPTConfig, ImageGPTModel

>>> # Initializing a ImageGPT configuration
>>> configuration = ImageGPTConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = ImageGPTModel(configuration)

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

ImageGPTImageProcessor

lớp transformers.ImageGPTImageProcessor

< source >

( clusters: typing.Union[list, numpy.ndarray, torch.Tensor, NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.models.imagegpt.image_processing_imagegpt.ImageGPTImageProcessorKwargs'> )

Tham số

clusters (np.ndarray hoặc list[list[int]] hoặc torch.Tensor, tùy chọn) — Các cụm màu cần sử dụng, có hình dạng (n_clusters, 3) khi lượng tử hóa màu. Có thể bị ghi đè bởi clusters trong preprocess.
do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
do_resize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là {'height' -- 256, 'width': 256}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình.
default_to_square (bool, kwargs, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là 2) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
do_rescale (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
rescale_factor (float, kwargs, optional, mặc định là 0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
do_normalize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0.5, 0.5, 0.5]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, tuỳ chọn, mặc định là [0.5, 0.5, 0.5]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
do_pad (bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
- "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
- "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
- "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
clusters (np.ndarray, kwargs hoặc list[list[int]] hoặc torch.Tensor, optional, mặc định là self.clusters) — Các cụm màu cần sử dụng, có hình dạng (n_clusters, 3) khi lượng tử hóa màu. Có thể được ghi đè bởi clusters trong preprocess.
do_color_quantize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là self.do_color_quantize) — Kiểm soát việc có áp dụng lượng tử hóa màu để chuyển các giá trị pixel liên tục thành các chỉ số cụm rời rạc hay không. Khi True, mỗi pixel được gán vào cụm màu gần nhất, cho phép mô hình hóa token rời rạc của ImageGPT.

Tạo một bộ xử lý ảnh ImageGPTImageProcessor.

preprocess

< source >

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

Tham số

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

Trả về

~image_processing_base.BatchFeature

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

Tiền xử lý một hình ảnh hoặc một lô hình ảnh.

ImageGPTImageProcessorPil

lớp transformers.ImageGPTImageProcessorPil

< source >

( clusters: list | np.ndarray | torch.Tensor | None = None**kwargs: *<class 'transformers.models.imagegpt.image_processing_pil_imagegpt.ImageGPTImageProcessorKwargs'> )

Tham số

clusters (np.ndarray hoặc list[list[int]] hoặc torch.Tensor, tùy chọn) — Các cụm màu cần sử dụng, có hình dạng (n_clusters, 3) khi lượng tử hóa màu. Có thể bị ghi đè bởi clusters trong preprocess.
do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
do_resize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là {'height' -- 256, 'width': 256}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình.
default_to_square (bool, kwargs, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là 2) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
do_rescale (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
rescale_factor (float, kwargs, optional, mặc định là 0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
do_normalize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0.5, 0.5, 0.5]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, tuỳ chọn, mặc định là [0.5, 0.5, 0.5]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
do_pad (bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
- "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
- "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
- "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
clusters (np.ndarray, kwargs hoặc list[list[int]] hoặc torch.Tensor, optional, mặc định là self.clusters) — Các cụm màu cần sử dụng, có hình dạng (n_clusters, 3) khi lượng tử hóa màu. Có thể được ghi đè bởi clusters trong preprocess.
do_color_quantize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là self.do_color_quantize) — Kiểm soát việc có áp dụng lượng tử hóa màu để chuyển các giá trị pixel liên tục thành các chỉ số cụm rời rạc hay không. Khi True, mỗi pixel được gán vào cụm màu gần nhất, cho phép mô hình hóa token rời rạc của ImageGPT.

Tạo một bộ xử lý ảnh ImageGPTImageProcessor.

preprocess

< source >

Tham số

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

Trả về

~image_processing_base.BatchFeature

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

Tiền xử lý một hình ảnh hoặc một lô hình ảnh.

ImageGPTModel

lớp transformers.ImageGPTModel

< source >

( config: ImageGPTConfig )

Tham số

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

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

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

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

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs: Any ) → BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions or tuple(torch.Tensor)

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length nếu past_key_values là None nếu không past_key_values.get_seq_length() (sequence_length của các trạng thái past key value đầu vào). Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển.
Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ những input_ids chưa được tính toán phần quá khứ nên được truyền vào dưới dạng input_ids.

Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoImageProcessor. Xem ImageGPTImageProcessor.call() để biết thêm chi tiết.
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

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

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
token_type_ids (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số token phân đoạn để chỉ định phần đầu và phần thứ hai của đầu vào. Các chỉ số được chọn trong [0, 1]:
- 0 tương ứng với một token sentence A,
- 1 tương ứng với một token sentence B.
ID loại token là gì?
position_ids (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
encoder_hidden_states (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Chuỗi hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention nếu model được cấu hình như một decoder.
encoder_attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm của đầu vào encoder. Mặt nạ này được sử dụng trong cross-attention nếu model được cấu hình như một decoder. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
output_attentions (bool, tùy chọn) — Có trả về các tensor attentions của tất cả các lớp attention hay không. Xem attentions trong phần tensor được trả về để biết thêm chi tiết.
output_hidden_states (bool, tùy chọn) — Có trả về trạng thái ẩn (hidden states) của tất cả các lớp hay không. Xem hidden_states trong phần tensor trả về để biết thêm chi tiết.
return_dict (bool, tùy chọn) — Có nên trả về một ModelOutput thay vì một tuple thông thường hay không.

Trả về

BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions hoặc tuple(torch.Tensor)

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

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

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

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

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

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

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

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

Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo.

Ví dụ:

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

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

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("openai/imagegpt-small")
>>> model = ImageGPTModel.from_pretrained("openai/imagegpt-small")

>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

ImageGPTForCausalImageModeling

lớp transformers.ImageGPTForCausalImageModeling

< source >

( config: ImageGPTConfig )

Tham số

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

Model transformer của ImageGPT với đầu mô hình hóa ngôn ngữ ở trên (tầng tuyến tính có trọng số được liên kết với các nhúng đầu vào).

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs: Any ) → CausalLMOutputWithCrossAttentions or tuple(torch.Tensor)

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length nếu past_key_values là None nếu không past_key_values.get_seq_length() (sequence_length của các trạng thái past key value đầu vào). Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển.
Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ những input_ids chưa được tính toán phần quá khứ nên được truyền vào dưới dạng input_ids.

Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoImageProcessor. Xem ImageGPTImageProcessor.call() để biết thêm chi tiết.
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

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

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
token_type_ids (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số token phân đoạn để chỉ định phần đầu và phần thứ hai của đầu vào. Các chỉ số được chọn trong [0, 1]:
- 0 tương ứng với một token sentence A,
- 1 tương ứng với một token sentence B.
ID loại token là gì?
position_ids (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
encoder_hidden_states (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Chuỗi hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention nếu model được cấu hình như một decoder.
encoder_attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm của đầu vào encoder. Mặt nạ này được sử dụng trong cross-attention nếu model được cấu hình như một decoder. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
labels (torch.LongTensor có shape (batch_size, input_ids_length), tùy chọn) — Nhãn cho mô hình hóa ngôn ngữ. Lưu ý rằng các nhãn được dịch chuyển bên trong mô hình, tức là bạn có thể đặt labels = input_ids Các chỉ số được chọn trong [-100, 0, ..., config.vocab_size] Tất cả các nhãn được đặt thành -100 sẽ bị bỏ qua (che), loss chỉ được tính cho các nhãn trong [0, ..., config.vocab_size]
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
output_attentions (bool, tùy chọn) — Có trả về các tensor attentions của tất cả các lớp attention hay không. Xem attentions trong phần tensor được trả về để biết thêm chi tiết.
output_hidden_states (bool, tùy chọn) — Có trả về trạng thái ẩn (hidden states) của tất cả các lớp hay không. Xem hidden_states trong phần tensor trả về để biết thêm chi tiết.
return_dict (bool, tùy chọn) — Có nên trả về một ModelOutput thay vì một tuple thông thường hay không.

Trả về

CausalLMOutputWithCrossAttentions hoặc tuple(torch.Tensor)

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

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

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

loss (torch.Tensor có shape (1,), tùy chọn, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss của language modeling (cho next-token prediction).
logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Điểm dự đoán của đầu mô hình hóa ngôn ngữ (điểm cho mỗi token trong từ vựng trước SoftMax).
hidden_states (tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

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

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

Trọng số của cross attention sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu cross-attention.
past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

Chứa các hidden-states đã được tính trước (key và values trong các khối attention) có thể được sử dụng (xem đầu vào past_key_values) để tăng tốc độ giải mã tuần tự.

Ví dụ:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, ImageGPTForCausalImageModeling
>>> import torch
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("openai/imagegpt-small")
>>> model = ImageGPTForCausalImageModeling.from_pretrained("openai/imagegpt-small")
>>> device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
>>> model.to(device)
>>> # unconditional generation of 8 images
>>> batch_size = 4
>>> context = torch.full((batch_size, 1), model.config.vocab_size - 1)  # initialize with SOS token
>>> context = context.to(device)
>>> output = model.generate(
...     input_ids=context, max_length=model.config.n_positions + 1, temperature=1.0, do_sample=True, top_k=40
... )

>>> clusters = image_processor.clusters
>>> height = image_processor.size["height"]
>>> width = image_processor.size["width"]

>>> samples = output[:, 1:].detach().cpu().numpy()
>>> samples_img = [
...     np.reshape(np.rint(127.5 * (clusters[s] + 1.0)), [height, width, 3]).astype(np.uint8) for s in samples
... ]  # convert color cluster tokens back to pixels
>>> f, axes = plt.subplots(1, batch_size, dpi=300)

>>> for img, ax in zip(samples_img, axes):
...     ax.axis("off")
...     ax.imshow(img)

ImageGPTForImageClassification

lớp transformers.ImageGPTForImageClassification

< source >

( config: ImageGPTConfig )

Tham số

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

Model transformer ImageGPT với đầu phân loại hình ảnh phía trên (tầng tuyến tính). ImageGPTForImageClassification thực hiện average-pooling trên các trạng thái ẩn để tiến hành phân loại.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs: Any ) → SequenceClassifierOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Tham số

input_ids (torch.LongTensor có dạng (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length nếu past_key_values là None nếu không past_key_values.get_seq_length() (sequence_length của các trạng thái past key value đầu vào). Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào theo từ điển.
Nếu past_key_values được sử dụng, chỉ những input_ids chưa được tính toán phần quá khứ nên được truyền vào dưới dạng input_ids.

Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoImageProcessor. Xem ImageGPTImageProcessor.call() để biết thêm chi tiết.
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

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

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các chỉ số token đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các token không bị che,
- 0 cho các token bị che.
Mặt nạ chú ý là gì?
token_type_ids (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số token phân đoạn để chỉ định phần đầu và phần thứ hai của đầu vào. Các chỉ số được chọn trong [0, 1]:
- 0 tương ứng với một token sentence A,
- 1 tương ứng với một token sentence B.
ID loại token là gì?
position_ids (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào trong các position embeddings. Được chọn trong khoảng [0, config.n_positions - 1].
ID vị trí là gì?
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
labels (torch.LongTensor có shape (batch_size,), tùy chọn) — Nhãn để tính loss cho phân loại/hồi quy chuỗi. Chỉ số phải nằm trong [0, ..., config.num_labels - 1]. Nếu config.num_labels == 1, loss hồi quy sẽ được tính (Mean-Square loss). Nếu config.num_labels > 1, loss phân loại sẽ được tính (Cross-Entropy).
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
output_attentions (bool, tùy chọn) — Có trả về các tensor attentions của tất cả các lớp attention hay không. Xem attentions trong phần tensor được trả về để biết thêm chi tiết.
output_hidden_states (bool, tùy chọn) — Có trả về trạng thái ẩn (hidden states) của tất cả các lớp hay không. Xem hidden_states trong phần tensor trả về để biết thêm chi tiết.
return_dict (bool, tùy chọn) — Có nên trả về một ModelOutput thay vì một tuple thông thường hay không.

Trả về

SequenceClassifierOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)

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

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

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

loss (torch.Tensor có shape (1,), optional, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss phân loại (hoặc hồi quy nếu config.num_labels==1).
logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, config.num_labels)) — Điểm phân loại (hoặc hồi quy nếu config.num_labels==1) (trước SoftMax).
past_key_values (Cache, tùy chọn, được trả về khi use_cache=True được truyền vào hoặc khi config.use_cache=True) — Đây là một instance của Cache. Để biết thêm chi tiết, hãy xem hướng dẫn về kv cache của chúng tôi.

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

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

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

Ví dụ:

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

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

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("openai/imagegpt-small")
>>> model = ImageGPTForImageClassification.from_pretrained("openai/imagegpt-small")

>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> logits = outputs.logits

Update on GitHub

←I-JEPA LeViT→