Transformers documentation

Fuyu

Transformers

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.2).

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 2023-10-19.

Fuyu

Tổng quan

Mô hình Fuyu được tạo ra bởi ADEPT, với các tác giả là Rohan Bavishi, Erich Elsen, Curtis Hawthorne, Maxwell Nye, Augustus Odena, Arushi Somani, Sağnak Taşırlar.

Các tác giả đã giới thiệu Fuyu-8B, một mô hình đa phương thức chỉ có bộ giải mã dựa trên kiến trúc transformers kinh điển, với chuẩn hóa truy vấn và khóa. Một bộ mã hóa tuyến tính được thêm vào để tạo ra các nhúng đa phương thức từ đầu vào hình ảnh.

Bằng cách xử lý các token hình ảnh giống như các token văn bản và sử dụng một ký tự xuống dòng hình ảnh đặc biệt, mô hình biết được khi nào một dòng hình ảnh kết thúc. Các embedding vị trí hình ảnh bị loại bỏ. Điều này tránh được nhu cầu về các giai đoạn huấn luyện khác nhau cho các độ phân giải hình ảnh khác nhau. Với 8 tỷ tham số và được cấp phép theo CC-BY-NC, Fuyu-8B nổi bật nhờ khả năng xử lý cả văn bản và hình ảnh, kích thước ngữ cảnh ấn tượng 16K, và hiệu suất tổng thể.

Các mô hình Fuyu được huấn luyện bằng bfloat16, nhưng suy luận gốc sử dụng float16. Các checkpoint được tải lên hub sử dụng dtype = 'float16', điều này sẽ được API AutoModel sử dụng để chuyển đổi checkpoint từ torch.float32 sang torch.float16.

dtype của trọng số trực tuyến hầu như không quan trọng, trừ khi bạn sử dụng dtype="auto" khi khởi tạo mô hình bằng model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path", dtype = "auto"). Lý do là mô hình sẽ được tải xuống trước (sử dụng dtype của các checkpoint trực tuyến) sau đó sẽ được chuyển đổi sang dtype mặc định của torch (trở thành torch.float32, device_map=“auto”). Người dùng nên chỉ định dtype mong muốn, và nếu không chỉ định thì sẽ là torch.float32.

Việc fine-tune mô hình ở float16 không được khuyến nghị và đã được biết là gây ra nan, do đó mô hình nên được fine-tune ở bfloat16.

Mẹo:

Để chuyển đổi mô hình, bạn cần clone kho lưu trữ gốc bằng git clone https://github.com/persimmon-ai-labs/adept-inference, sau đó lấy các checkpoint:

git clone https://github.com/persimmon-ai-labs/adept-inference
wget path/to/fuyu-8b-model-weights.tar
tar -xvf fuyu-8b-model-weights.tar
python src/transformers/models/fuyu/convert_fuyu_weights_to_hf.py  --input_dir /path/to/downloaded/fuyu/weights/ --output_dir /output/path \
    --pt_model_path /path/to/fuyu_8b_release/iter_0001251/mp_rank_00/model_optim_rng.pt
    --ada_lib_path /path/to/adept-inference

Đối với mô hình chat:

wget https://axtkn4xl5cip.objectstorage.us-phoenix-1.oci.customer-oci.com/n/axtkn4xl5cip/b/adept-public-data/o/8b_chat_model_release.tar
tar -xvf 8b_base_model_release.tar

Sau đó, mô hình có thể được nạp thông qua:

from transformers import FuyuConfig, FuyuForCausalLM


model_config = FuyuConfig()
model = FuyuForCausalLM(model_config).from_pretrained('/output/path')

Inputs cần được truyền qua một Processor cụ thể để có định dạng chính xác. Một processor yêu cầu một image_processor và một tokenizer. Do đó, inputs có thể được nạp thông qua:

from PIL import Image

from transformers import AutoTokenizer
from transformers.models.fuyu.image_processing_fuyu import FuyuImageProcessor
from transformers.models.fuyu.processing_fuyu import FuyuProcessor


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('adept-hf-collab/fuyu-8b')
image_processor = FuyuImageProcessor()


processor = FuyuProcessor(image_processor=image_processor, tokenizer=tokenizer)
text_prompt = "Generate a coco-style caption.\\n"

bus_image_url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures-captioning/resolve/main/bus.png"
bus_image_pil = Image.open(io.BytesIO(requests.get(bus_image_url).content))
inputs_to_model = processor(images=bus_image_pil, text=text_prompt)

Mô hình này được đóng góp bởi Molbap. Mã nguồn gốc có thể được tìm thấy tại đây.

Fuyu sử dụng tokenizer dựa trên sentencepiece, với mô hình Unigram. Nó hỗ trợ bytefallback, tính năng chỉ có trong tokenizers==0.14.0 cho fast tokenizer. LlamaTokenizer được sử dụng vì đây là wrapper chuẩn cho sentencepiece.
Các tác giả đề xuất sử dụng prompt sau cho việc chú thích hình ảnh: f"Generate a coco-style caption.\\n"

FuyuConfig

lớp transformers.FuyuConfig

< source >

Tham số

image_size (int, tùy chọn, mặc định là 300) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi hình ảnh.
patch_size (int, tùy chọn, mặc định là 30) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi patch.
num_channels (int, tùy chọn, mặc định là 3) — Số lượng kênh 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 False) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.
image_token_id (int, tùy chọn, mặc định là 71011) — Chỉ số token hình ảnh được dùng làm ký tự thay thế cho các hình ảnh đầu vào.
text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Đối tượng cấu hình hoặc từ điển của bộ khung văn bản.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một FuyuModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Fuyu 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 adept/fuyu-8b

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 FuyuConfig

>>> # Initializing a Fuyu fuyu-7b style configuration
>>> configuration = FuyuConfig()

FuyuModel

lớp transformers.FuyuModel

< source >

( config: FuyuConfig )

Tham số

config (FuyuConfig) — 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 Fuyu bao gồm một bộ khung thị giác và một mô hình ngôn ngữ, không có đầu mô hình hóa ngôn ngữ.

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] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast 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 image_processor_class. Xem image_processor_class.__call__ để biết chi tiết (processor_class sử dụng image_processor_class 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?
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

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

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], tùy chọn) — Dict trong đó các khóa là các chế độ (modality) được hỗ trợ và các giá trị là kết quả mã hóa cho chế độ đó. Mỗi kết quả mã hóa là một tuple gồm (pooler_output, tùy chọn: last_hidden_states, tùy chọn: hidden_states, tùy chọn: attentions) pooler_output có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các đặc trưng đa phương tiện của bộ mã hóa đã được hợp nhất vào các nhúng văn bản.

Trả về

CausalLMOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)

Một CausalLMOutputWithPast 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 (None) và đầu vào.

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

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

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).
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.

gather_continuous_embeddings

< source >

( word_embeddings: Tensorcontinuous_embeddings: listimage_patch_input_indices: Tensor )

Tham số

word_embeddings (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Tensor của các word embeddings.
continuous_embeddings (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_patches, hidden_size)) — Tensor chứa các embedding liên tục. Độ dài của danh sách là kích thước batch. Mỗi phần tử có hình dạng [num_image_embeddings, hidden], và num_image_embeddings phải khớp với số lượng chỉ số không âm trong image_patch_input_indices cho phần tử batch đó.
image_patch_input_indices (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, sequence_length)) — Tensor chứa các chỉ số của các image patch trong tensor input_ids.

Hàm này đặt continuous_embeddings vào word_embeddings tại các vị trí được chỉ định bởi image_patch_input_indices. Các phần tử trong cùng một batch có thể có số lượng continuous embeddings khác nhau.

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.

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 (FuyuConfig) 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.

get_placeholder_mask

< source >

( input_ids: LongTensorinputs_embeds: Tensorimage_features: Tensor )

Lấy mặt nạ placeholder đa phương thức từ input_ids hoặc inputs_embeds, và kiểm tra xem số lượng token placeholder có bằng với độ dài của các đặc trưng đa phương thức hay không. Nếu độ dài khác nhau, một lỗi sẽ được ném ra.

FuyuForCausalLM

lớp transformers.FuyuForCausalLM

< source >

( config: FuyuConfig )

Tham số

config (FuyuConfig) — 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 Fuyu với một đầu mô hình hóa ngôn ngữ phía trên cho mô hình ngôn ngữ nhân quả có điều kiện dựa trên các mảnh ảnh và văn bản.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneimage_patches: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = Nonelogits_to_keep: int | None = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast 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?
image_patches (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_total_patches, patch_size_ x patch_size x num_channels), tùy chọn) — Các image patches được sử dụng làm continuous embeddings. Các patches này được làm phẳng (flattened) rồi được chiếu (projected) sang hidden size của model.
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 image_processor_class. Xem image_processor_class.__call__ để biết chi tiết (processor_class sử dụng image_processor_class 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?
past_key_values (~cache_utils.Cache, tuỳ chọn) — Các hidden-state đã tính trước (key và value trong các khối self-attention và cross-attention) có thể được sử dụng để tăng tốc giải mã tuần tự. Điều này thường bao gồm past_key_values được trả về bởi mô hình ở một giai đoạn giải mã trước đó, khi use_cache=True hoặc config.use_cache=True.
Chỉ cho phép Cache instance làm đầu vào, xem hướng dẫn kv cache của chúng tôi. Nếu không truyền past_key_values, DynamicCache sẽ được khởi tạo theo mặc định.

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

Nếu past_key_values được sử dụng, người dùng được kỳ vọng chỉ nhập input_ids chưa được xử lý (những phần chưa có trạng thái key value quá khứ được cung cấp cho mô hình này) có hình dạng (batch_size, unprocessed_length) thay vì toàn bộ input_ids có hình dạng (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền input_ids, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. Điều này hữu ích nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn cách chuyển đổi các chỉ số input_ids thành các vector liên quan so với ma trận tra cứu nhúng nội bộ của mô hình.
use_cache (bool, tùy chọn) — Nếu đặt thành True, các trạng thái key value của past_key_values sẽ được trả về và có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình giải mã (xem past_key_values).
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.text_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.text_config.vocab_size].
mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], tùy chọn) — Dict trong đó các khóa là các chế độ (modality) được hỗ trợ và các giá trị là kết quả mã hóa cho chế độ đó. Mỗi kết quả mã hóa là một tuple gồm (pooler_output, tùy chọn: last_hidden_states, tùy chọn: hidden_states, tùy chọn: attentions) pooler_output có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các đặc trưng đa phương tiện của bộ mã hóa đã được hợp nhất vào các nhúng văn bản.
logits_to_keep (int, 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

CausalLMOutputWithPast hoặc tuple(torch.Tensor)

Phương thức forward của FuyuForCausalLM 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).
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 FuyuProcessor, FuyuForCausalLM
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO

>>> processor = FuyuProcessor.from_pretrained("adept/fuyu-8b")
>>> model = FuyuForCausalLM.from_pretrained("adept/fuyu-8b")

>>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures-captioning/resolve/main/bus.png"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> prompt = "Generate a coco-style caption.\n"

>>> inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=7)
>>> generation_text = processor.batch_decode(generated_ids[:, -7:], skip_special_tokens=True)
>>> print(generation_text[0])
A blue bus parked on the side of a road.

FuyuImageProcessor

lớp transformers.FuyuImageProcessor

< source >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.fuyu.image_processing_fuyu.FuyuImagesKwargs'> )

Tham số

do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
do_resize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là {'height' -- 1080, 'width': 1920}): 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) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là 0.5) — 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, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên đệm (pad) ảnh hay không. Việc đệm được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược đệm cụ thể phụ thuộc vào mô hình.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
- "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
- "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
- "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
patch_size (dict[str, *kwargs*, int], tùy chọn, mặc định là {"height" -- 30, "width": 30}): Từ điển ở định dạng {"height": int, "width": int} chỉ định kích thước của các patch.
padding_value (float, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là 1.0) — Giá trị dùng để đệm cho ảnh.
padding_mode (str, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là “constant”) — Chế độ đệm (padding) được sử dụng khi đệm ảnh.

Tạo một bộ xử lý ảnh FuyuImageProcessor.

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.

FuyuImageProcessorPil

lớp transformers.FuyuImageProcessorPil

< source >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.fuyu.image_processing_pil_fuyu.FuyuImagesKwargs'> )

Tham số

do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
do_resize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là {'height' -- 1080, 'width': 1920}): 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) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là 0.5) — 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, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên đệm (pad) ảnh hay không. Việc đệm được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược đệm cụ thể phụ thuộc vào mô hình.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
- "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
- "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
- "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
patch_size (dict[str, *kwargs*, int], tùy chọn, mặc định là {"height" -- 30, "width": 30}): Từ điển ở định dạng {"height": int, "width": int} chỉ định kích thước của các patch.
padding_value (float, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là 1.0) — Giá trị dùng để đệm cho ảnh.
padding_mode (str, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là “constant”) — Chế độ đệm (padding) được sử dụng khi đệm ảnh.

Tạo một bộ xử lý ảnh FuyuImageProcessor.

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.

FuyuProcessor

lớp transformers.FuyuProcessor

< source >

( image_processortokenizer**kwargs )

Tham số

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

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

FuyuProcessor cung cấp đầy đủ các chức năng của FuyuImageProcessor và TokenizersBackend. Xem ~FuyuImageProcessor và ~TokenizersBackend để biết thêm thông tin.

call

< source >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | None = Nonereturn_legacy_image_output: bool = True**kwargs: *<class 'transformers.models.fuyu.processing_fuyu.FuyuProcessorKwargs'> ) → FuyuBatchEncoding

Tham số

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], tuỳ chọn) — Hình ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một hình ảnh đơn lẻ hoặc một lô hình ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các hình ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặt do_rescale=False.
text (Union[str, list[str]], tùy chọn) — Chuỗi hoặc lô các chuỗi cần được mã hóa. Mỗi chuỗi có thể là một chuỗi ký tự hoặc một danh sách các chuỗi ký tự (chuỗi đã được tách token trước). Nếu bạn truyền vào dữ liệu đầu vào đã được tách token trước, hãy đặt is_split_into_words=True để tránh nhầm lẫn với các đầu vào dạng lô.
return_legacy_image_output (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có trả về đầu vào hình ảnh ở định dạng cũ hay không. Lưu ý rằng định dạng cũ đã bị ngừng hỗ trợ và sẽ bị loại bỏ trong v5.23.
return_tensors (str hoặc TensorType, tùy chọn) — Nếu được đặt, sẽ trả về tensor của một framework cụ thể. Các giá trị chấp nhận được là:
- 'pt': Trả về các đối tượng torch.Tensor của PyTorch.
- 'np': Trả về các đối tượng np.ndarray của NumPy.
**kwargs (ProcessingKwargs, optional) — Các tùy chọn xử lý bổ sung cho từng modality (text, images, videos, audio). Các tham số cụ thể của model được liệt kê ở trên; xem lớp TypedDict để biết danh sách đầy đủ các đối số được hỗ trợ.

Trả về

FuyuBatchEncoding

Một FuyuBatchEncoding với các trường sau:

input_ids — Tensor chứa các token id để đưa vào mô hình. Được trả về khi text không phải None.
image_patches — Danh sách Tensor của các image patch. Được trả về khi images không phải None.
attention_mask — Danh sách các chỉ số chỉ định những token nào nên được mô hình chú ý khi return_attention_mask=True.

Update on GitHub

←Funnel Transformer Gemma→