Transformers documentation

T5Gemma 2

Transformers

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

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

Mô hình này đã được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2025-12-01.

T5Gemma 2

T5Gemma 2 là một họ các mô hình ngôn ngữ lớn encoder-decoder được huấn luyện trước, có khả năng đa ngôn ngữ, đa phương thức và ngữ cảnh dài mạnh mẽ, với các phiên bản 270M-270M, 1B-1B và 4B-4B tham số. Tiếp nối T5Gemma, nó được xây dựng thông qua thích ứng mô hình (dựa trên Gemma 3) sử dụng UL2. Kiến trúc tương tự T5Gemma và Gemma 3, được tăng cường bằng cách gắn kết các vector nhúng từ và hợp nhất self-attention với cross-attention để tiết kiệm tham số mô hình.

Nhấp vào các mô hình T5Gemma 2 ở thanh bên phải để xem thêm các ví dụ về cách áp dụng T5Gemma 2 cho các tác vụ ngôn ngữ khác nhau.

Ví dụ dưới đây minh họa cách trò chuyện với mô hình bằng Pipeline hoặc lớp AutoModel, và từ dòng lệnh.

Pipeline

AutoModel

T5Gemma2Config

lớp transformers.T5Gemma2Config

< 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 = 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 = Trueencoder: transformers.models.t5gemma2.configuration_t5gemma2.T5Gemma2EncoderConfig | dict[str, typing.Any] | None = Nonedecoder: transformers.models.t5gemma2.configuration_t5gemma2.T5Gemma2DecoderConfig | dict[str, typing.Any] | None = Nonedropout_rate: float | int = 0.0attention_dropout: float | int = 0.0classifier_dropout_rate: float | int = 0.0initializer_range: float = 0.02image_token_index: int = 256001eoi_token_index: int | None = Nonetie_word_embeddings: bool = True )

Tham số

is_encoder_decoder (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Xác định xem mô hình có được sử dụng như một encoder/decoder hay không.
encoder (Union[T5Gemma2EncoderConfig, dict], tùy chọn, tùy chọn) — Cấu hình cho bộ mã hóa.
decoder (Union[T5Gemma2DecoderConfig, dict], tùy chọn, tùy chọn) — Cấu hình cho bộ giải mã.
dropout_rate (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ cho tất cả các lớp dropout.
attention_dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
classifier_dropout_rate (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho bộ phân loại.
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.
image_token_index (int, tùy chọn, mặc định là 256001) — Chỉ số token hình ảnh được dùng làm ký tự thay thế cho các hình ảnh đầu vào.
eoi_token_index (int, tùy chọn) — Chỉ số token kết thúc hình ảnh để bao quanh prompt hình ảnh. Sẽ giống với self.encoder.eoi_token_index
tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một T5Gemma2Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình T5Gemma2 theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như của google/t5gemma-2-270m-270m

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.

>>> from transformers import T5Gemma2Config, T5Gemma2Model
>>> t5gemma2_config = T5Gemma2Config.from_pretrained("google/t5gemma-270m-270m")
>>> model = T5Gemma2Model(t5gemma2_config)

T5Gemma2TextConfig

lớp transformers.T5Gemma2TextConfig

< 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 = 262208hidden_size: int = 2304intermediate_size: int = 9216num_hidden_layers: int = 26num_attention_heads: int = 8num_key_value_heads: int = 4head_dim: int = 256hidden_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 1bos_token_id: int | None = 2tie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: int | float | None = 0.0query_pre_attn_scalar: int = 256sliding_window: int | None = 4096layer_types: list[str] | None = Nonefinal_logit_softcapping: float | None = Noneattn_logit_softcapping: float | None = None )

Tham số

vocab_size (int, tuỳ chọn, mặc định là 262208) — Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi input_ids.
hidden_size (int, tùy chọn, mặc định là 2304) — Kích thước của các biểu diễn ẩn.
intermediate_size (int, tùy chọn, mặc định là 9216) — Kích thước của các biểu diễn MLP.
num_hidden_layers (int, tùy chọn, mặc định là 26) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.
num_attention_heads (int, tùy chọn, mặc định là 8) — Số lượng đầu attention cho mỗi lớp attention trong bộ giải mã Transformer.
num_key_value_heads (int, tùy chọn, mặc định là 4) — Đây là số lượng key_value heads cần được sử dụng để triển khai Grouped Query Attention. Nếu num_key_value_heads=num_attention_heads, mô hình sẽ sử dụng Multi Head Attention (MHA), nếu num_key_value_heads=1 mô hình sẽ sử dụng Multi Query Attention (MQA), ngược lại sẽ sử dụng GQA. Khi chuyển đổi checkpoint multi-head sang checkpoint GQA, mỗi nhóm key và value head nên được xây dựng bằng cách meanpooling tất cả các head gốc trong nhóm đó. Để biết thêm chi tiết, hãy xem bài báo này. Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ là num_attention_heads.
head_dim (int, tùy chọn, mặc định là 256) — Kích thước chiều của đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads
hidden_activation (str, tùy chọn, mặc định là gelu_pytorch_tanh) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
max_position_embeddings (int, tùy chọn, mặc định là 131072) — Chiều dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.
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.
rms_norm_eps (float, tùy chọn, mặc định là 1e-06) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa rms.
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.
pad_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 0) — Token id được sử dụng để đệm (padding) trong từ vựng.
eos_token_id (Union[int, list[int]], tùy chọn, mặc định là 1) — Token id được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.
bos_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 2) — Token id được sử dụng cho beginning-of-stream trong bảng từ vựng.
tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.
rope_parameters (dict, tùy chọn) — Từ điển chứa các tham số cấu hình cho các embedding RoPE. Từ điển phải chứa một giá trị cho rope_theta và tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE với max_position_embeddings dài hơn.
attention_bias (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có sử dụng bias trong các lớp chiếu query, key, value và output trong quá trình tự chú ý hay không.
attention_dropout (Union[int, float], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
query_pre_attn_scalar (float, tùy chọn, mặc định là 256) — Hệ số tỷ lệ được sử dụng trên các điểm chú ý
sliding_window (int, tùy chọn, mặc định là 4096) — Kích thước cửa sổ của cơ chế chú ý cửa sổ trượt. Nếu là None, sẽ không áp dụng cửa sổ trượt.
layer_types (list[str], tùy chọn) — Một danh sách ánh xạ rõ ràng từng chỉ số lớp với kiểu lớp tương ứng. Nếu không được cung cấp, danh sách này sẽ được tạo tự động dựa trên các giá trị cấu hình.
final_logit_softcapping (float, tùy chọn) — Hệ số tỷ lệ khi áp dụng tanh softcapping lên logits.
attn_logit_softcapping (float, tùy chọn) — Hệ số tỷ lệ khi áp dụng tanh softcapping lên các điểm chú ý (attention scores).

T5Gemma2EncoderConfig

lớp transformers.T5Gemma2EncoderConfig

< source >

Tham số

text_config (Union[~configuration_utils.PreTrainedConfig, dict[str, Any]], tùy chọn) — Đối tượng config hoặc từ điển của text backbone.
vision_config (Union[~configuration_utils.PreTrainedConfig, dict[str, Any]], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung thị giác (vision backbone).
mm_tokens_per_image (int, tùy chọn, mặc định là 256) — Số lượng token cho mỗi nhúng ảnh.
boi_token_index (int, tùy chọn, mặc định là 255999) — Chỉ số token bắt đầu hình ảnh để bọc xung quanh prompt hình ảnh.
eoi_token_index (int, tùy chọn, mặc định là 256000) — Chỉ số token kết thúc hình ảnh để bao quanh prompt hình ảnh.
image_token_index (int, tùy chọn, mặc định là 262144) — Chỉ số token hình ảnh được dùng làm ký tự thay thế cho các hình ảnh đầu vào.
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.
tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.

Ví dụ:

>>> from transformers import T5Gemma2EncoderForConditionalGeneration, T5Gemma2EncoderConfig, SiglipVisionConfig, T5Gemma2EncoderTextConfig

>>> # Initializing a Siglip-like vision config
>>> vision_config = SiglipVisionConfig()

>>> # Initializing a T5Gemma2Encoder Text config
>>> text_config = T5Gemma2EncoderTextConfig()

>>> # Initializing a T5Gemma2Encoder gemma-3-4b style configuration
>>> configuration = T5Gemma2EncoderConfig(vision_config, text_config)

>>> # Initializing a model from the gemma-3-4b style configuration
>>> model = T5Gemma2EncoderForConditionalGeneration(configuration)

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

T5Gemma2DecoderConfig

lớp transformers.T5Gemma2DecoderConfig

< 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 = 262208hidden_size: int = 2304intermediate_size: int = 9216num_hidden_layers: int = 26num_attention_heads: int = 8num_key_value_heads: int = 4head_dim: int = 256hidden_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 1bos_token_id: int | None = 2tie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: int | float | None = 0.0query_pre_attn_scalar: int = 256sliding_window: int | None = 4096layer_types: list[str] | None = Nonefinal_logit_softcapping: float | None = Noneattn_logit_softcapping: float | None = None )

Tham số

vocab_size (int, tuỳ chọn, mặc định là 262208) — Kích thước từ vựng của mô hình. Xác định số lượng token khác nhau có thể được biểu diễn bởi input_ids.
hidden_size (int, tùy chọn, mặc định là 2304) — Kích thước của các biểu diễn ẩn.
intermediate_size (int, tùy chọn, mặc định là 9216) — Kích thước của các biểu diễn MLP.
num_hidden_layers (int, tùy chọn, mặc định là 26) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer.
num_attention_heads (int, tùy chọn, mặc định là 8) — Số lượng đầu attention cho mỗi lớp attention trong bộ giải mã Transformer.
num_key_value_heads (int, tùy chọn, mặc định là 4) — Đây là số lượng key_value heads cần được sử dụng để triển khai Grouped Query Attention. Nếu num_key_value_heads=num_attention_heads, mô hình sẽ sử dụng Multi Head Attention (MHA), nếu num_key_value_heads=1 mô hình sẽ sử dụng Multi Query Attention (MQA), ngược lại sẽ sử dụng GQA. Khi chuyển đổi checkpoint multi-head sang checkpoint GQA, mỗi nhóm key và value head nên được xây dựng bằng cách meanpooling tất cả các head gốc trong nhóm đó. Để biết thêm chi tiết, hãy xem bài báo này. Nếu không được chỉ định, giá trị mặc định sẽ là num_attention_heads.
head_dim (int, tùy chọn, mặc định là 256) — Kích thước chiều của đầu chú ý. Nếu là None, giá trị mặc định sẽ là hidden_size // num_attention_heads
hidden_activation (str, tùy chọn, mặc định là gelu_pytorch_tanh) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
max_position_embeddings (int, tùy chọn, mặc định là 131072) — Chiều dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng.
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.
rms_norm_eps (float, tùy chọn, mặc định là 1e-06) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa rms.
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.
pad_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 0) — Token id được sử dụng để đệm (padding) trong từ vựng.
eos_token_id (Union[int, list[int]], tùy chọn, mặc định là 1) — Token id được sử dụng cho end-of-stream trong bảng từ vựng.
bos_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 2) — Token id được sử dụng cho beginning-of-stream trong bảng từ vựng.
tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.
rope_parameters (dict, tùy chọn) — Từ điển chứa các tham số cấu hình cho các embedding RoPE. Từ điển phải chứa một giá trị cho rope_theta và tùy chọn các tham số được sử dụng để mở rộng trong trường hợp bạn muốn sử dụng RoPE với max_position_embeddings dài hơn.
attention_bias (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Có sử dụng bias trong các lớp chiếu query, key, value và output trong quá trình tự chú ý hay không.
attention_dropout (Union[int, float], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
query_pre_attn_scalar (float, tùy chọn, mặc định là 256) — Hệ số tỷ lệ được sử dụng trên các điểm chú ý
sliding_window (int, tùy chọn, mặc định là 4096) — Kích thước cửa sổ của cơ chế chú ý cửa sổ trượt. Nếu là None, sẽ không áp dụng cửa sổ trượt.
layer_types (list[str], tùy chọn) — Một danh sách ánh xạ rõ ràng từng chỉ số lớp với kiểu lớp tương ứng. Nếu không được cung cấp, danh sách này sẽ được tạo tự động dựa trên các giá trị cấu hình.
final_logit_softcapping (float, tùy chọn) — Hệ số tỷ lệ khi áp dụng tanh softcapping lên logits.
attn_logit_softcapping (float, tùy chọn) — Hệ số tỷ lệ khi áp dụng tanh softcapping lên các điểm chú ý (attention scores).

T5Gemma2Model

lớp transformers.T5Gemma2Model

< source >

( config: T5Gemma2Config )

Tham số

config (T5Gemma2Config) — 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 mô hình.

Mô hình T5Gemma2 thuần túy, xuất ra các hidden-state 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.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = Nonedecoder_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Seq2SeqModelOutput or tuple(torch.Tensor)

Tham số

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

ID đầu vào là gì?
pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng Gemma3ImageProcessor. Xem Gemma3ImageProcessor.call() để biết chi tiết (Gemma3Processor sử dụng Gemma3ImageProcessor để xử lý hình ảnh).
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?
position_ids (torch.LongTensor 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?
decoder_input_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, target_sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào của decoder trong bảng từ vựng. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết. ID đầu vào của decoder là gì?
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào của bộ giải mã là gì?
decoder_attention_mask (torch.BoolTensor có shape (batch_size, target_sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên một số chỉ số token nhất định. Mặc định, một mặt nạ nhân quả sẽ được sử dụng để đảm bảo mô hình chỉ có thể nhìn vào các đầu vào trước đó nhằm dự đoán tương lai.
decoder_position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, decoder_sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào của decoder trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng [0, config.decoder.n_positions - 1]. Position ID là gì?
encoder_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutput, tùy chọn) — Tuple gồm (last_hidden_state, tùy chọn: hidden_states, tùy chọn: attentions) last_hidden_state có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder.
past_key_values (~cache_utils.EncoderDecoderCache, 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 độ giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

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

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

Trả về

Seq2SeqModelOutput hoặc tuple(torch.Tensor)

Một Seq2SeqModelOutput hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (T5Gemma2Config) và đầu vào.

Phương thức forward của T5Gemma2Model 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 bộ giải mã (decoder) của mô hình.

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

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

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

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

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

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

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

T5Gemma2ForConditionalGeneration

lớp transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration

< source >

( config: T5Gemma2Config )

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = Nonedecoder_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Seq2SeqLMOutput or tuple(torch.Tensor)

Tham số

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

ID đầu vào là gì?
pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng Gemma3ImageProcessor. Xem Gemma3ImageProcessor.call() để biết chi tiết (Gemma3Processor sử dụng Gemma3ImageProcessor để xử lý hình ảnh).
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?
position_ids (torch.LongTensor 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?
decoder_input_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, target_sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào của decoder trong bảng từ vựng. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết. ID đầu vào của decoder là gì?
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào của bộ giải mã là gì?
decoder_attention_mask (torch.BoolTensor có shape (batch_size, target_sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên một số chỉ số token nhất định. Mặc định, một mặt nạ nhân quả sẽ được sử dụng để đảm bảo mô hình chỉ có thể nhìn vào các đầu vào trước đó nhằm dự đoán tương lai.
decoder_position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, decoder_sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào của decoder trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng [0, config.decoder.n_positions - 1]. Position ID là gì?
encoder_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutput, tùy chọn) — Tuple gồm (last_hidden_state, tùy chọn: hidden_states, tùy chọn: attentions) last_hidden_state có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder.
past_key_values (~cache_utils.EncoderDecoderCache, 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 độ giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

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

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

Trả về

Seq2SeqLMOutput hoặc tuple(torch.Tensor)

Một Seq2SeqLMOutput hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (T5Gemma2Config) và đầu vào.

Phương thức forward của T5Gemma2ForConditionalGeneration ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

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

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

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

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

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

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

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

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

Ví dụ:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, T5Gemma2ForConditionalGeneration

>>> model = T5Gemma2ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]

get_image_features

< source >

( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Tham số

pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng Gemma3ImageProcessor. Xem Gemma3ImageProcessor.call() để biết chi tiết (Gemma3Processor sử dụng Gemma3ImageProcessor để xử lý hình ảnh).

Trả về

BaseModelOutputWithPooling hoặc tuple(torch.Tensor)

Một BaseModelOutputWithPooling 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 (T5Gemma2Config) và đầu vào.

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.
pooler_output (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, hidden_size)) — Trạng thái ẩn của lớp cuối cùng của token đầu tiên trong chuỗi (token phân loại) sau khi được xử lý thêm qua các lớp được sử dụng cho tác vụ tiền huấn luyện bổ trợ. Ví dụ, đối với các mô hình thuộc họ BERT, giá trị này trả về token phân loại sau khi được xử lý qua một lớp tuyến tính và một hàm kích hoạt tanh. Trọng số của lớp tuyến tính được huấn luyện từ mục tiêu dự đoán câu tiếp theo (phân loại) trong quá trình tiền huấn luyện.
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 PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, T5Gemma2ForConditionalGeneration

>>> model = T5Gemma2ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]

T5Gemma2ForSequenceClassification

lớp transformers.T5Gemma2ForSequenceClassification

< source >

( config: T5Gemma2Config )

Tham số

config (T5Gemma2Config) — 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 mô hình.

Mô hình T5Gemma2 với đầu phân loại/hồi quy chuỗi ở trên, ví dụ cho các tác vụ GLUE.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → SequenceClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)

Tham số

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

ID đầu vào là gì?
pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng Gemma3ImageProcessor. Xem Gemma3ImageProcessor.call() để biết chi tiết (Gemma3Processor sử dụng Gemma3ImageProcessor để xử lý hình ảnh).
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?
position_ids (torch.LongTensor 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?
decoder_input_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, target_sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào của decoder trong bảng từ vựng. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết. ID đầu vào của decoder là gì?
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào của bộ giải mã là gì?
decoder_attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, target_sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên một số chỉ số token nhất định. Mặc định, một mặt nạ nhân quả sẽ được sử dụng để đảm bảo mô hình chỉ có thể nhìn vào các đầu vào trước đó nhằm dự đoán tương lai.
decoder_position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, decoder_sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào của decoder trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng [0, config.decoder.n_positions - 1]. Position ID là gì?
encoder_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutput, tùy chọn) — Tuple gồm (last_hidden_state, tùy chọn: hidden_states, tùy chọn: attentions) last_hidden_state có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder.
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
decoder_inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền decoder_input_ids bạn có thể chọn trực tiếp truyền một biểu diễn nhúng. Nếu past_key_values được sử dụng, tùy chọn chỉ cần decoder_inputs_embeds cuối cùng phải được nhập (xem past_key_values). Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi decoder_input_ids chỉ số thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
Nếu cả decoder_input_ids và decoder_inputs_embeds đều không được đặt, decoder_inputs_embeds sẽ nhận giá trị của inputs_embeds.
labels (torch.LongTensor có shape (batch_size,), 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).

Trả về

SequenceClassifierOutput hoặc tuple(torch.Tensor)

Một SequenceClassifierOutput 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 (T5Gemma2Config) và đầu vào.

Phương thức forward của T5Gemma2ForSequenceClassification 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).
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 về phân loại nhãn đơn:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, T5Gemma2ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> model = T5Gemma2ForSequenceClassification.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

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

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = T5Gemma2ForSequenceClassification.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...

Ví dụ về phân loại đa nhãn:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, T5Gemma2ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> model = T5Gemma2ForSequenceClassification.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

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

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = T5Gemma2ForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "google/t5gemma-2-270m-270m", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

T5Gemma2ForTokenClassification

lớp transformers.T5Gemma2ForTokenClassification

< source >

( config: T5Gemma2Config )

Tham số

config (T5Gemma2Config) — 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 mô hình.

Transformer T5Gemma2 với một đầu phân loại token phía trên (một lớp tuyến tính phía trên đầu ra của hidden-states), ví dụ cho các tác vụ Nhận thực thể có tên (NER).

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → TokenClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)

Tham số

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

ID đầu vào là gì?
pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng Gemma3ImageProcessor. Xem Gemma3ImageProcessor.call() để biết chi tiết (Gemma3Processor sử dụng Gemma3ImageProcessor để xử lý hình ảnh).
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?
position_ids (torch.LongTensor 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?
decoder_input_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, target_sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số của các token trong chuỗi đầu vào của decoder trong bảng từ vựng. Có thể lấy chỉ số bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết. ID đầu vào của decoder là gì?
Các chỉ số có thể được lấy bằng cách sử dụng AutoTokenizer. Xem PreTrainedTokenizer.encode() và PreTrainedTokenizer.call() để biết thêm chi tiết.

ID đầu vào của bộ giải mã là gì?
decoder_attention_mask (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, target_sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên một số chỉ số token nhất định. Mặc định, một mặt nạ nhân quả sẽ được sử dụng để đảm bảo mô hình chỉ có thể nhìn vào các đầu vào trước đó nhằm dự đoán tương lai.
decoder_position_ids (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, decoder_sequence_length), tùy chọn) — Chỉ số vị trí của các token trong mỗi chuỗi đầu vào của decoder trong các embedding vị trí. Được chọn trong khoảng [0, config.decoder.n_positions - 1]. Position ID là gì?
encoder_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutput, tùy chọn) — Tuple gồm (last_hidden_state, tùy chọn: hidden_states, tùy chọn: attentions) last_hidden_state có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder.
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
decoder_inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền decoder_input_ids bạn có thể chọn trực tiếp truyền một biểu diễn nhúng. Nếu past_key_values được sử dụng, tùy chọn chỉ cần decoder_inputs_embeds cuối cùng phải được nhập (xem past_key_values). Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi decoder_input_ids chỉ số thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
Nếu cả decoder_input_ids và decoder_inputs_embeds đều không được đặt, decoder_inputs_embeds sẽ nhận giá trị của inputs_embeds.
labels (torch.LongTensor có shape (batch_size,), 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).

Trả về

TokenClassifierOutput hoặc tuple(torch.Tensor)

Một TokenClassifierOutput 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 (T5Gemma2Config) và đầu vào.

Phương thức forward của T5Gemma2ForTokenClassification 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,), tuỳ chọn, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss phân loại.
logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — Điểm phân loại (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.

Ví dụ:

>>> from transformers import AutoTokenizer, T5Gemma2ForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> model = T5Gemma2ForTokenClassification.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")

>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )

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

>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)

>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
...

>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...

Update on GitHub

←T5Gemma T5v1.1→