Transformers documentation
PoolFormer
Model ini dipublikasikan di HF papers pada 2021-11-22 dan disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2022-02-17.
PoolFormer
Ikhtisar
Model PoolFormer diusulkan dalam MetaFormer is Actually What You Need for Vision oleh Sea AI Labs. Alih-alih merancang token mixer yang rumit untuk mencapai kinerja SOTA, tujuan dari karya ini adalah untuk menunjukkan bahwa kompetensi model transformer sebagian besar berasal dari arsitektur umum MetaFormer.
Abstrak dari makalah tersebut adalah sebagai berikut:
Transformers telah menunjukkan potensi besar dalam tugas computer vision. Keyakinan umum adalah bahwa modul token mixer berbasis attention mereka paling banyak berkontribusi terhadap kemampuannya. Namun, karya-karya terbaru menunjukkan bahwa modul berbasis attention dalam transformers dapat diganti dengan spatial MLPs, dan model yang dihasilkan tetap berkinerja cukup baik. Berdasarkan observasi ini, kami menghipotesiskan bahwa arsitektur umum dari transformers, bukan modul token mixer spesifik, yang lebih esensial bagi kinerja model. Untuk memverifikasi ini, kami sengaja mengganti modul attention dalam transformers dengan operator spatial pooling yang sangat sederhana untuk hanya melakukan pencampuran token yang paling dasar. Secara mengejutkan, kami mengamati bahwa model yang diturunkan, yang disebut PoolFormer, mencapai kinerja yang kompetitif pada berbagai tugas computer vision. Misalnya, pada ImageNet-1K, PoolFormer mencapai akurasi top-1 sebesar 82,1%, melampaui baseline vision transformer/MLP-like yang telah disetel dengan baik, yaitu DeiT-B/ResMLP-B24, dengan selisih akurasi 0,3%/1,1% menggunakan 35%/52% lebih sedikit parameter dan 48%/60% lebih sedikit MACs. Efektivitas PoolFormer memverifikasi hipotesis kami dan mendorong kami untuk memulai konsep “MetaFormer”, yaitu arsitektur umum yang diabstraksi dari transformers tanpa menentukan token mixer. Berdasarkan eksperimen yang luas, kami berargumen bahwa MetaFormer adalah pemain kunci dalam mencapai hasil superior untuk model transformer dan MLP-like terbaru pada tugas vision. Karya ini menyerukan lebih banyak penelitian masa depan yang didedikasikan untuk meningkatkan MetaFormer, bukan berfokus pada modul token mixer. Selain itu, PoolFormer yang kami usulkan dapat berfungsi sebagai baseline awal untuk desain arsitektur MetaFormer di masa depan.
Gambar di bawah ini mengilustrasikan arsitektur PoolFormer. Diambil dari paper asli.
Model ini disumbangkan oleh heytanay. Kode aslinya dapat ditemukan di sini.
Tips penggunaan
- PoolFormer memiliki arsitektur hierarkis, di mana alih-alih Attention, terdapat lapisan Average Pooling yang sederhana. Semua checkpoint model dapat ditemukan di hub.
- Anda dapat menggunakan PoolFormerImageProcessor untuk menyiapkan gambar bagi model.
- Seperti kebanyakan model, PoolFormer hadir dalam berbagai ukuran, detailnya dapat dilihat pada tabel di bawah.
| Varian model | Kedalaman | Ukuran tersembunyi | Parameter (M) | ImageNet-1k Top 1 |
|---|---|---|---|---|
| s12 | [2, 2, 6, 2] | [64, 128, 320, 512] | 12 | 77.2 |
| s24 | [4, 4, 12, 4] | [64, 128, 320, 512] | 21 | 80.3 |
| s36 | [6, 6, 18, 6] | [64, 128, 320, 512] | 31 | 81.4 |
| m36 | [6, 6, 18, 6] | [96, 192, 384, 768] | 56 | 82.1 |
| m48 | [8, 8, 24, 8] | [96, 192, 384, 768] | 73 | 82.5 |
Sumber daya
Daftar sumber resmi Hugging Face dan komunitas (ditandai dengan 🌎) untuk membantu Anda memulai dengan PoolFormer.
- PoolFormerForImageClassification didukung oleh notebook ini.
- Lihat juga: Panduan tugas klasifikasi gambar
Jika Anda tertarik untuk mengirimkan sumber daya agar disertakan di sini, silakan buka Pull Request dan kami akan meninjaunya! Sumber daya tersebut sebaiknya mendemonstrasikan sesuatu yang baru, bukan menduplikasi sumber daya yang sudah ada.
PoolFormerConfig
kelas transformers.PoolFormerConfig
< 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 = Nonenum_channels: int = 3patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16stride: int = 16pool_size: int = 3mlp_ratio: float = 4.0depths: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 2, 6, 2)hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (64, 128, 320, 512)patch_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (7, 3, 3, 3)strides: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 2, 2, 2)padding: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 1, 1, 1)num_encoder_blocks: int = 4drop_path_rate: float | int = 0.0hidden_act: str = 'gelu'use_layer_scale: bool = Truelayer_scale_init_value: float = 1e-05initializer_range: float = 0.02 )
Parameter
- num_channels (
int, opsional, defaultnya3) — Jumlah saluran input. - patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], opsional, defaultnya16) — Ukuran (resolusi) dari setiap patch. - stride (
int, opsional, default 16) — Stride dari patch input. - pool_size (
int, opsional, default 3) — Ukuran jendela pooling. - mlp_ratio (
float, opsional, default4.0) — Rasio dimensi tersembunyi MLP terhadap dimensi embedding. - depths (
Union[list[int], tuple[int, ...]], opsional, default(2, 2, 6, 2)) — Kedalaman setiap layer dalam Transformer. - hidden_sizes (
Union[list[int], tuple[int, ...]], opsional, default(64, 128, 320, 512)) — Dimensi (hidden size) pada setiap tahap model. - patch_sizes (
list, opsional, defaultnya[7, 3, 3, 3]) — Ukuran patch input untuk setiap blok encoder. - strides (
list, opsional, default[4, 2, 2, 2]) — Stride dari patch input untuk setiap blok encoder. - padding (
list, opsional, default[2, 1, 1, 1]) — Padding untuk input patch pada setiap blok encoder. - num_encoder_blocks (
int, opsional, default 4) — Jumlah blok encoder. - drop_path_rate (
Union[float, int], opsional, defaultnya0.0) — Tingkat drop path untuk fusi patch. - hidden_act (
str, opsional, defaultnyagelu) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya,"gelu","relu","silu", dan sebagainya. - use_layer_scale (
bool, opsional, defaultTrue) — Apakah akan menggunakan layer scale. - layer_scale_init_value (
float, opsional, default1e-05) — Skala yang digunakan pada lapisan self-attention. 0.1 untuk base, 1e-6 untuk large. Setel 0 untuk menonaktifkan layer scale. - initializer_range (
float, opsional, defaultnya0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari PoolFormerModel. Kelas ini digunakan untuk membuat model Poolformer berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari sail/poolformer_s12
Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.
Contoh:
>>> from transformers import PoolFormerConfig, PoolFormerModel
>>> # Initializing a PoolFormer sail/poolformer_s12 style configuration
>>> configuration = PoolFormerConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the sail/poolformer_s12 style configuration
>>> model = PoolFormerModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configPoolFormerImageProcessor
kelas transformers.PoolFormerImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.poolformer.image_processing_poolformer.PoolFormerImageProcessorKwargs'> )
Parameter
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, opsional, defaultnyaNone) — Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB. - do_resize (
bool, kwargs, opsional, defaultTrue) — Apakah akan mengubah ukuran gambar. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya{'shortest_edge' -- 224}): Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model. - default_to_square (
bool, kwargs, opsional, defaultnyaFalse) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya{'height' -- 224, 'width': 224}): Ukuran gambar keluaran setelah menerapkancenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, defaultnya3) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enumPILImageResampling. Hanya berpengaruh jikado_resizediatur keTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, opsional, defaultTrue) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. - rescale_factor (
float, kwargs, opsional, default0.00392156862745098) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jikado_rescalediatur keTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, opsional, defaultTrue) — Apakah akan menormalisasi gambar. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya[0.485, 0.456, 0.406]) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jikado_normalizediatur keTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya[0.229, 0.224, 0.225]) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jikado_normalizediatur keTrue. - do_pad (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam{"height": int, "width" int}untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jikapad_sizetidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketikado_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, opsional, defaultTrue) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — HanyaChannelDimension.FIRSTyang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:"channels_first"atauChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width)."channels_last"atauChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels)."none"atauChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. - crop_pct (
float, kwargs, opsional, defaultnyaself.crop_pct) — Persentase gambar yang akan dipotong. Hanya berpengaruh jikado_resizediatur keTrue.
Membangun pemroses gambar PoolFormerImageProcessor.
praproses
< 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
Parameter
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika mengirimkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, aturdo_rescale=False. - image_like_kwargs (
dict[str, Any], opsional) — Flag pengembang untuk input tambahan yang mirip gambar yang juga akan dipreprocess. Gunakan ini hanya jika melewati input sebagai kwarg tidak berhasil. Misalnya,preprocess(images, masks=masks)adalah opsi yang lebih disukai, tetapi menyebabkan masalah prioritas argumen untuk beberapa model. Dalam kasus tersebut,preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})dapat digunakan sebagai gantinya. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi gambar ke RGB. - do_resize (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengubah ukuran gambar. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model. - default_to_square (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkancenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini dapat berupa salah satu enumPILImageResampling. Hanya berpengaruh jikado_resizediatur keTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. - rescale_factor (
float, kwargs, opsional) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jikado_rescalediatur keTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menormalisasi gambar. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jikado_normalizediatur keTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jikado_normalizediatur keTrue. - do_pad (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam{"height": int, "width" int}untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jikapad_sizetidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketikado_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — HanyaChannelDimension.FIRSTyang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:"channels_first"atauChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width)."channels_last"atauChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels)."none"atauChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
Mengembalikan
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — Kamus berisi daftar/array/tensor yang dikembalikan oleh metode call (‘pixel_values’, dll.). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], opsional) — Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi.
Praproses sebuah gambar atau kumpulan gambar.
PoolFormerImageProcessorPil
kelas transformers.PoolFormerImageProcessorPil
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.poolformer.image_processing_pil_poolformer.PoolFormerImageProcessorKwargs'> )
Parameter
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, opsional, defaultnyaNone) — Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB. - do_resize (
bool, kwargs, opsional, defaultTrue) — Apakah akan mengubah ukuran gambar. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya{'shortest_edge' -- 224}): Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model. - default_to_square (
bool, kwargs, opsional, defaultnyaFalse) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya{'height' -- 224, 'width': 224}): Ukuran gambar keluaran setelah menerapkancenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, defaultnya3) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enumPILImageResampling. Hanya berpengaruh jikado_resizediatur keTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, opsional, defaultTrue) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. - rescale_factor (
float, kwargs, opsional, default0.00392156862745098) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jikado_rescalediatur keTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, opsional, defaultTrue) — Apakah akan menormalisasi gambar. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya[0.485, 0.456, 0.406]) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jikado_normalizediatur keTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya[0.229, 0.224, 0.225]) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jikado_normalizediatur keTrue. - do_pad (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam{"height": int, "width" int}untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jikapad_sizetidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketikado_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, opsional, defaultTrue) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — HanyaChannelDimension.FIRSTyang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:"channels_first"atauChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width)."channels_last"atauChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels)."none"atauChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. - crop_pct (
float, kwargs, opsional, defaultnyaself.crop_pct) — Persentase gambar yang akan dipotong. Hanya berpengaruh jikado_resizediatur keTrue.
Membangun pemroses gambar PoolFormerImageProcessor.
praproses
< 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
Parameter
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika mengirimkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, aturdo_rescale=False. - image_like_kwargs (
dict[str, Any], opsional) — Flag pengembang untuk input tambahan yang mirip gambar yang juga akan dipreprocess. Gunakan ini hanya jika melewati input sebagai kwarg tidak berhasil. Misalnya,preprocess(images, masks=masks)adalah opsi yang lebih disukai, tetapi menyebabkan masalah prioritas argumen untuk beberapa model. Dalam kasus tersebut,preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})dapat digunakan sebagai gantinya. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi gambar ke RGB. - do_resize (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengubah ukuran gambar. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model. - default_to_square (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkancenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini dapat berupa salah satu enumPILImageResampling. Hanya berpengaruh jikado_resizediatur keTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. - rescale_factor (
float, kwargs, opsional) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jikado_rescalediatur keTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menormalisasi gambar. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jikado_normalizediatur keTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jikado_normalizediatur keTrue. - do_pad (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam{"height": int, "width" int}untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jikapad_sizetidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketikado_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — HanyaChannelDimension.FIRSTyang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:"channels_first"atauChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width)."channels_last"atauChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels)."none"atauChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
Mengembalikan
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — Kamus berisi daftar/array/tensor yang dikembalikan oleh metode call (‘pixel_values’, dll.). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], opsional) — Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi.
Praproses sebuah gambar atau kumpulan gambar.
PoolFormerModel
kelas transformers.PoolFormerModel
< source >( config: PoolFormerConfig )
Parameter
- config (PoolFormerConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.
Model Poolformer polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.
Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)
Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
Parameter
- pixel_values (
torch.Tensordengan bentuk(batch_size, num_channels, image_size, image_size), opsional) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan PoolFormerImageProcessor. Lihat PoolFormerImageProcessor.call() untuk detailnya (processor_classmenggunakan PoolFormerImageProcessor untuk memproses gambar). - output_hidden_states (
bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihathidden_statesdi bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut. - return_dict (
bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.
Mengembalikan
BaseModelOutputWithNoAttention atau tuple(torch.Tensor)
BaseModelOutputWithNoAttention atau tuple dari
torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai
elemen tergantung pada konfigurasi (PoolFormerConfig) dan input.
Metode forward dari PoolFormerModel menimpa metode khusus __call__.
Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance
Modulesetelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.
last_hidden_state (
torch.Tensordengan bentuk(batch_size, num_channels, height, width)) — Urutan hidden-state pada keluaran lapisan terakhir model.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saatoutput_hidden_states=Truedilewatkan atau saatconfig.output_hidden_states=True) — Tuple daritorch.Tensor(satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk(batch_size, num_channels, height, width).Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.
PoolFormerForImageClassification
kelas transformers.PoolFormerForImageClassification
< source >( config: PoolFormerConfig )
Parameter
- config (PoolFormerConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.
Model transformer PoolFormer dengan kepala klasifikasi gambar di atasnya
Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)
Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → ImageClassifierOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
Parameter
- pixel_values (
torch.Tensordengan bentuk(batch_size, num_channels, image_size, image_size), opsional) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan PoolFormerImageProcessor. Lihat PoolFormerImageProcessor.call() untuk detailnya (processor_classmenggunakan PoolFormerImageProcessor untuk memproses gambar). - labels (
torch.LongTensordengan bentuk(batch_size,), opsional) — Label untuk menghitung loss klasifikasi/regresi gambar. Indeks harus berada dalam[0, ..., config.num_labels - 1]. Jikaconfig.num_labels == 1, loss regresi dihitung (Mean-Square loss). Jikaconfig.num_labels > 1, loss klasifikasi dihitung (Cross-Entropy). - output_hidden_states (
bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihathidden_statesdi bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut. - return_dict (
bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.
Mengembalikan
ImageClassifierOutputWithNoAttention atau tuple(torch.Tensor)
A ImageClassifierOutputWithNoAttention atau tuple dari
torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai
elemen tergantung pada konfigurasi (PoolFormerConfig) dan input.
Metode forward dari PoolFormerForImageClassification menimpa metode khusus __call__.
Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance
Modulesetelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.
- loss (
torch.Tensordengan bentuk(1,), opsional, dikembalikan saatlabelsdisediakan) — Loss klasifikasi (atau regresi jika config.num_labels==1). - logits (
torch.Tensordengan bentuk(batch_size, config.num_labels)) — Skor klasifikasi (atau regresi jika config.num_labels==1) (sebelum SoftMax). - hidden_states (
tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saatoutput_hidden_states=Truedilewatkan atau saatconfig.output_hidden_states=True) — Tuple daritorch.Tensor(satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap tahap) dengan bentuk(batch_size, num_channels, height, width). Hidden-states (juga disebut feature maps) dari model pada output setiap tahap.
Contoh:
>>> from transformers import AutoImageProcessor, PoolFormerForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("sail/poolformer_s12")
>>> model = PoolFormerForImageClassification.from_pretrained("sail/poolformer_s12")
>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
...