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ImageGPT

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이 모델은 2021-11-18에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.

ImageGPT

개요

ImageGPT 모델은 Mark Chen, Alec Radford, Rewon Child, Jeffrey Wu, Heewoo Jun, David Luan, Ilya Sutskever가 Generative Pretraining from Pixels에서 제안했습니다. ImageGPT(iGPT)는 다음 픽셀 값을 예측하도록 학습된 GPT-2 유사 모델로, 무조건적 이미지 생성과 조건부 이미지 생성을 모두 지원합니다.

논문의 초록은 다음과 같습니다:

자연어의 무감독 표현 학습에서 이루어진 진보에 영감을 받아, 유사한 모델이 이미지에도 유용한 표현을 학습할 수 있는지 살펴봅니다. 2차원 입력 구조에 대한 지식을 포함하지 않고, 픽셀을 자기회귀적으로 예측하도록 시퀀스 Transformer를 학습시킵니다. 레이블 없이 저해상도 ImageNet으로 학습했음에도 불구하고, GPT-2 규모의 모델이 linear probing, fine-tuning, low-data classification으로 측정할 때 강력한 이미지 표현을 학습한다는 것을 확인했습니다. CIFAR-10에서는 linear probe로 96.3%의 정확도를 달성하여 supervised Wide ResNet을 능가했으며, full fine-tuning으로 99.0%의 정확도를 달성하여 최상위 supervised pre-trained 모델과匹敵했습니다. 또한 VQVAE 인코딩을 픽셀로 대체할 경우 ImageNet의 self-supervised 벤치마크와도 경쟁력이 있으며, 우리 특징에 대한 linear probe에서 69.0%의 top-1 정확도를 달성했습니다.

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

이 모델은 nielsr가 이 이슈를 기반으로 기여했습니다. 원본 코드는 여기에서 찾을 수 있습니다.

사용 팁

  • ImageGPT는 GPT-2와 거의 동일하지만, 활성화 함수로 “quick gelu”를 사용하고, layer normalization 레이어가 입력의 평균을 0으로 맞추지 않는다는 점이 다릅니다. 또한 ImageGPT에는 입력 및 출력 임베딩이 공유되지 않습니다.
  • Transformers의 attention mechanism은 시퀀스 길이에 대해 시간 및 메모리 요구량이 제곱으로 증가하기 때문에, 저자들은 32x32, 64x64와 같은 더 작은 입력 해상도로 ImageGPT를 사전 학습했습니다. 그러나 0..255 범위의 32x32x3=3072개 토큰 시퀀스를 Transformer에 입력하는 것은 여전히 허용할 수 없을 정도로 큽니다. 따라서 저자들은 (R,G,B) 픽셀 값에 k=512인 k-means clustering을 적용했습니다. 이렇게 하면 시퀀스 길이는 32*32 = 1024로 줄지만, 이제 값의 범위는 0..511의 정수가 됩니다. 즉, 더 큰 embedding matrix라는 대가를 치르면서 시퀀스 길이를 줄이는 것입니다. 다시 말해, ImageGPT의 어휘 크기는 512이며, 모든 시퀀스의 시작 부분에 사용되는 특수한 “start of sentence” (SOS) 토큰 1개를 포함합니다. ImageGPTImageProcessor를 사용하여 모델을 위한 이미지를 준비할 수 있습니다.
  • 완전히 무감독 방식으로 사전 학습(즉, 라벨을 사용하지 않음)되었음에도 불구하고, ImageGPT는 이미지 분류와 같은 다운스트림 작업에 유용한 상당히 성능이 좋은 이미지 특징을 생성합니다. 저자들은 네트워크 중간 부분의 특징이 가장 성능이 좋으며, 이를 그대로 사용하여 선형 모델(예: sklearn 로지스틱 회귀 모델)을 학습시킬 수 있음을 보여주었습니다. 이 방식은 “linear probing”이라고도 불립니다. 특징은 먼저 이미지를 모델에 전달한 다음, output_hidden_states=True를 지정하고, 원하는 레이어의 hidden states에 대해 average-pooling을 수행함으로써 쉽게 얻을 수 있습니다.
  • 대안으로, BERT와 유사하게 다운스트림 데이터셋에서 전체 모델을 추가로 파인튜닝할 수 있습니다. 이를 위해 ImageGPTForImageClassification를 사용할 수 있습니다.
  • ImageGPT는 다양한 크기로 제공됩니다: ImageGPT-small, ImageGPT-medium, ImageGPT-large가 있습니다. 저자들은 XL 변형도 학습했지만 공개하지 않았습니다. 크기별 차이는 다음 표에 요약되어 있습니다:
모델 변형깊이숨겨진 크기디코더 숨김 크기파라미터 (M)ImageNet-1k Top 1
MiT-b0[2, 2, 2, 2][32, 64, 160, 256]2563.770.5
MiT-b1[2, 2, 2, 2][64, 128, 320, 512]25614.078.7
MiT-b2[3, 4, 6, 3][64, 128, 320, 512]76825.481.6
MiT-b3[3, 4, 18, 3][64, 128, 320, 512]76845.283.1
MiT-b4[3, 8, 27, 3][64, 128, 320, 512]76862.683.6
MiT-b5[3, 6, 40, 3][64, 128, 320, 512]76882.083.8

리소스

ImageGPT를 시작하는 데 도움이 되는 공식 Hugging Face 및 커뮤니티(🌎로 표시) 리소스 목록입니다.

Image Classification

여기에 포함할 리소스를 제출하고 싶으시면 Pull Request를 열어 주시면 검토하겠습니다! 기존 리소스와 중복되지 않고 새로운 것을 보여주는 것이 이상적입니다.

ImageGPTConfig

클래스 transformers.ImageGPTConfig

< >

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

매개변수

  • vocab_size (int, 선택 사항, 기본값 513) — 모델의 어휘 크기입니다. input_ids로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다.
  • n_positions (int, 선택 사항, 기본값 1024) — 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다.
  • n_embd (int, 선택 사항, 기본값 512) — 임베딩 및 숨겨진 상태의 차원입니다.
  • n_layer (int, 선택 사항, 기본값 24) — Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수입니다.
  • n_head (int, 선택 사항, 기본값 8) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.
  • n_inner (int, 선택 사항) — MLP 표현의 차원.
  • activation_function (str, 선택 사항, 기본값 quick_gelu) — 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어, "gelu", "relu", "silu" 등이 있습니다.
  • resid_pdrop (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.1) — 임베딩, 인코더, 풀러의 모든 완전 연결 계층에 적용되는 dropout 확률입니다.
  • embd_pdrop (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.1) — 임베딩에 적용할 dropout 비율입니다.
  • attn_pdrop (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.1) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.
  • layer_norm_epsilon (float, 선택 사항, 기본값 1e-05) — 레이어 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.
  • initializer_range (float, 선택 사항, 기본값 0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.
  • scale_attn_weights (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 임베딩을 sqrt(d_model)로 나누어 스케일링할지 여부입니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음). config.is_decoder=True인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다.
  • tie_word_embeddings (bool, 선택, 기본값 False) — 모델의 tied_weights_keys 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.
  • scale_attn_by_inverse_layer_idx (bool, 선택 사항, 기본값 False) — attention 가중치를 1 / layer_idx + 1로 추가로 스케일링할지 여부.
  • reorder_and_upcast_attn (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 혼합 정밀도로 학습할 때, 어텐션(내적)을 계산하기 전에 키(K)를 스케일링하고 어텐션 내적/softmax를 float()로 업캐스트할지 여부.
  • add_cross_attention (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 모델에 cross-attention 레이어를 추가할지 여부.
  • pad_token_id (int, 선택 사항) — 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다.
  • bos_token_id (int, 선택 사항) — 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], 선택) — 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다.

이것은 ImageGPTModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Imagegpt 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 openai/imagegpt-small과 유사한 설정이 생성됩니다.

Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.

예:

>>> from transformers import ImageGPTConfig, ImageGPTModel

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

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

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

ImageGPTImageProcessor

클래스 transformers.ImageGPTImageProcessor

< >

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

매개변수

  • clusters (np.ndarray 또는 list[list[int]] 또는 torch.Tensor, 선택 사항) — 색상 양자화 시 사용할 색상 클러스터로, 형태는 (n_clusters, 3)입니다. preprocess의 clusters로 재정의할 수 있습니다.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다.
  • do_resize (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 True) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값 {'height' -- 256, 'width': 256}): 모델에 전달되는 최대 입력 차원을 설명합니다.
  • default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 True) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부입니다.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, 기본값 2) — 이미지 크기를 조정할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. PILImageResampling enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_rescale (bool, kwargs, 선택, 기본값 True) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부.
  • rescale_factor (float, kwargs, 선택 사항, 기본값 0.00392156862745098) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 재조정(rescale)하는 데 사용할 재조정 계수입니다.
  • do_normalize (bool, kwargs, 선택, 기본값 True) — 이미지를 정규화할지 여부.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값 [0.5, 0.5, 0.5]) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값 [0.5, 0.5, 0.5]) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할 {"height": int, "width" int} 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. do_pad=True.일 때만 적용됩니다.
  • do_center_crop (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
    • "channels_first" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
    • "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
    • "none" 또는 ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
  • clusters (np.ndarray, kwargs 또는 list[list[int]] 또는 torch.Tensor, optional, 기본값 self.clusters) — 색상 양자화 시 사용할 색상 클러스터로, 형태는 (n_clusters, 3)입니다. preprocess의 clusters로 재정의할 수 있습니다.
  • do_color_quantize (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 self.do_color_quantize) — 연속 픽셀 값을 이산 클러스터 인덱스로 변환하기 위해 컬러 양자화를 적용할지 여부를 제어합니다. True인 경우 각 픽셀은 가장 가까운 색상 클러스터에 할당되어 ImageGPT의 이산 토큰 모델링을 가능하게 합니다.

ImageGPTImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.

preprocess

< >

( 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

매개변수

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 사이인 이미지를 전달하는 경우 do_rescale=False로 설정하세요.
  • image_like_kwargs (dict[str, Any], 선택) — 추가 이미지 유사 입력을 전처리할 때 사용하는 개발자용 플래그입니다. 입력을 kwarg로 전달하는 것이 작동하지 않는 경우에만 사용하세요. 예를 들어, preprocess(images, masks=masks)가 권장되는 옵션이지만 일부 모델에서는 인자 우선순위 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 대신 preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})를 사용할 수 있습니다.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다.
  • do_resize (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다.
  • default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 이미지를 리사이즈할 경우 사용할 리샘플링 필터입니다. 이는 PILImageResampling enum 중 하나일 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_rescale (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부입니다.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 리스케일하기 위한 리스케일 팩터입니다.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — 이미지를 정규화할지 여부.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할 {"height": int, "width" int} 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. do_pad=True.일 때만 적용됩니다.
  • do_center_crop (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
    • "channels_first" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
    • "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
    • "none" 또는 ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

반환값

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리(‘pixel_values’ 등).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], 선택 사항) — 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type를 지정할 수 있습니다.

이미지 또는 이미지 배치(batch)를 전처리합니다.

ImageGPTImageProcessorPil

class transformers.ImageGPTImageProcessorPil

< >

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

매개변수

  • clusters (np.ndarray 또는 list[list[int]] 또는 torch.Tensor, 선택 사항) — 색상 양자화 시 사용할 색상 클러스터로, 형태는 (n_clusters, 3)입니다. preprocess의 clusters로 재정의할 수 있습니다.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다.
  • do_resize (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 True) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값 {'height' -- 256, 'width': 256}): 모델에 전달되는 최대 입력 차원을 설명합니다.
  • default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 True) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부입니다.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, 기본값 2) — 이미지 크기를 조정할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. PILImageResampling enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_rescale (bool, kwargs, 선택, 기본값 True) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부.
  • rescale_factor (float, kwargs, 선택 사항, 기본값 0.00392156862745098) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 재조정(rescale)하는 데 사용할 재조정 계수입니다.
  • do_normalize (bool, kwargs, 선택, 기본값 True) — 이미지를 정규화할지 여부.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값 [0.5, 0.5, 0.5]) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값 [0.5, 0.5, 0.5]) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할 {"height": int, "width" int} 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. do_pad=True.일 때만 적용됩니다.
  • do_center_crop (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
    • "channels_first" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
    • "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
    • "none" 또는 ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
  • clusters (np.ndarray, kwargs 또는 list[list[int]] 또는 torch.Tensor, optional, 기본값 self.clusters) — 색상 양자화 시 사용할 색상 클러스터로, 형태는 (n_clusters, 3)입니다. preprocess의 clusters로 재정의할 수 있습니다.
  • do_color_quantize (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 self.do_color_quantize) — 연속 픽셀 값을 이산 클러스터 인덱스로 변환하기 위해 컬러 양자화를 적용할지 여부를 제어합니다. True인 경우 각 픽셀은 가장 가까운 색상 클러스터에 할당되어 ImageGPT의 이산 토큰 모델링을 가능하게 합니다.

ImageGPTImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.

preprocess

< >

( 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

매개변수

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 사이인 이미지를 전달하는 경우 do_rescale=False로 설정하세요.
  • image_like_kwargs (dict[str, Any], 선택) — 추가 이미지 유사 입력을 전처리할 때 사용하는 개발자용 플래그입니다. 입력을 kwarg로 전달하는 것이 작동하지 않는 경우에만 사용하세요. 예를 들어, preprocess(images, masks=masks)가 권장되는 옵션이지만 일부 모델에서는 인자 우선순위 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 대신 preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})를 사용할 수 있습니다.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다.
  • do_resize (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다.
  • default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 이미지를 리사이즈할 경우 사용할 리샘플링 필터입니다. 이는 PILImageResampling enum 중 하나일 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_rescale (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부입니다.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 리스케일하기 위한 리스케일 팩터입니다.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — 이미지를 정규화할지 여부.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할 {"height": int, "width" int} 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. do_pad=True.일 때만 적용됩니다.
  • do_center_crop (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
    • "channels_first" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
    • "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
    • "none" 또는 ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

반환값

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리(‘pixel_values’ 등).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], 선택 사항) — 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type를 지정할 수 있습니다.

이미지 또는 이미지 배치(batch)를 전처리합니다.

ImageGPTModel

클래스 transformers.ImageGPTModel

< >

( config: ImageGPTConfig )

매개변수

  • config (ImageGPTConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

Imagegpt 모델은 특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 기본 모델입니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

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

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor 형태 (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length 인 경우 past_key_values 이 None 인 경우 past_key_values.get_seq_length() (sequence_length 입력 past key value states의 sequence_length). 어휘 사전에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 과거가 계산되지 않은 input_ids만 input_ids로 전달해야 합니다.

    AutoImageProcessor를 사용하여 인덱스를 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 ImageGPTImageProcessor.call()를 참조하세요.

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.

    입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

    모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.

  • attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • token_type_ids (torch.Tensor 형상 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스. 인덱스는 [0, 1]:
    • 0은 sentence A 토큰에 해당합니다.
    • 1은 sentence B 토큰에 해당합니다.

    토큰 타입 ID란 무엇인가요?

  • position_ids (torch.Tensor 의 shape (batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 입력 시퀀스 토큰의 위치 임베딩에서 각 토큰의 위치 인덱스. 범위는 [0, config.n_positions - 1].

    포지션 ID란 무엇인가요?

  • inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
  • encoder_hidden_states (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states 시퀀스입니다. 모델이 decoder로 구성된 경우 cross-attention에 사용됩니다.
  • encoder_attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 인코더 입력의 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 하는 마스크입니다. 모델이 decoder로 구성된 경우 cross-attention에 이 마스크가 사용됩니다. [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0
  • use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).
  • output_attentions (bool, 선택 사항) — 모든 attention 레이어의 attentions 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 attentions 항목을 참조하세요.
  • output_hidden_states (bool, 선택 사항) — 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부입니다. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 hidden_states 항목을 참고하세요.
  • return_dict (bool, 선택) — 일반 튜플 대신 ModelOutput를 반환할지 여부.

반환값

BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 또는 tuple(torch.Tensor)

torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(ImageGPTConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

ImageGPTModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • last_hidden_state (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

    past_key_values가 사용되면, (batch_size, 1, hidden_size) 형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다.

  • past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

    순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True와 config.add_cross_attention=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    decoder의 cross-attention 레이어에서 attention softmax를 적용한 후, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention 가중치입니다.

예:

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

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

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

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

ImageGPTForCausalImageModeling

class transformers.ImageGPTForCausalImageModeling

< >

( config: ImageGPTConfig )

매개변수

  • config (ImageGPTConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

입력 임베딩과 가중치가 공유되는 선형 레이어로 구성된 언어 모델링 헤드가 위에 있는 ImageGPT 모델 트랜스포머입니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

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

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor 형태 (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length 인 경우 past_key_values 이 None 인 경우 past_key_values.get_seq_length() (sequence_length 입력 past key value states의 sequence_length). 어휘 사전에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 과거가 계산되지 않은 input_ids만 input_ids로 전달해야 합니다.

    AutoImageProcessor를 사용하여 인덱스를 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 ImageGPTImageProcessor.call()를 참조하세요.

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.

    입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

    모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.

  • attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • token_type_ids (torch.Tensor 형상 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스. 인덱스는 [0, 1]:
    • 0은 sentence A 토큰에 해당합니다.
    • 1은 sentence B 토큰에 해당합니다.

    토큰 타입 ID란 무엇인가요?

  • position_ids (torch.Tensor 의 shape (batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 입력 시퀀스 토큰의 위치 임베딩에서 각 토큰의 위치 인덱스. 범위는 [0, config.n_positions - 1].

    포지션 ID란 무엇인가요?

  • inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
  • encoder_hidden_states (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states 시퀀스입니다. 모델이 decoder로 구성된 경우 cross-attention에 사용됩니다.
  • encoder_attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 인코더 입력의 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 하는 마스크입니다. 모델이 decoder로 구성된 경우 cross-attention에 이 마스크가 사용됩니다. [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0
  • labels (torch.LongTensor, shape (batch_size, input_ids_length), 선택 사항) — 언어 모델링을 위한 라벨입니다. 모델 내부에서 라벨이 시프트되므로, labels = input_ids로 설정할 수 있습니다. 인덱스는 [-100, 0, ..., config.vocab_size] 범위에서 선택됩니다. -100으로 설정된 모든 라벨은 무시(마스크)되며, 손실은 [0, ..., config.vocab_size] 범위의 라벨에 대해서만 계산됩니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).
  • output_attentions (bool, 선택 사항) — 모든 attention 레이어의 attentions 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 attentions 항목을 참조하세요.
  • output_hidden_states (bool, 선택 사항) — 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부입니다. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 hidden_states 항목을 참고하세요.
  • return_dict (bool, 선택) — 일반 튜플 대신 ModelOutput를 반환할지 여부.

반환값

CausalLMOutputWithCrossAttentions 또는 tuple(torch.Tensor)

torch.Tensor의 튜플 또는 CausalLMOutputWithCrossAttentions (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(ImageGPTConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

ImageGPTForCausalImageModeling의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • loss (torch.Tensor, shape (1,), 선택 사항, labels이 제공될 때 반환됨) — 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용).

  • logits (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    cross-attention 헤드의 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 cross attention 가중치입니다.

  • past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

    순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(attention 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).

예:

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

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

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

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

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

ImageGPTForImageClassification

class transformers.ImageGPTForImageClassification

< >

( config: ImageGPTConfig )

매개변수

  • config (ImageGPTConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

이미지 분류 헤더(선형 레이어)가 위에 있는 ImageGPT Model transformer입니다. ImageGPTForImageClassification은 분류를 수행하기 위해 hidden states를 average-pooling합니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

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

매개변수

  • input_ids (torch.LongTensor 형태 (batch_size, input_ids_length)) — input_ids_length = sequence_length 인 경우 past_key_values 이 None 인 경우 past_key_values.get_seq_length() (sequence_length 입력 past key value states의 sequence_length). 어휘 사전에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 과거가 계산되지 않은 input_ids만 input_ids로 전달해야 합니다.

    AutoImageProcessor를 사용하여 인덱스를 가져올 수 있습니다. 자세한 내용은 ImageGPTImageProcessor.call()를 참조하세요.

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, 선택 사항) — 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(self-attention 블록과 cross-attention 블록의 key 및 value). 일반적으로 이는 past_key_values 디코딩의 이전 단계에서 모델이 반환한 use_cache=True 또는 config.use_cache=True.

    입력으로 Cache 인스턴스만 허용되며, kv cache 가이드를 참고하세요. past_key_values가 전달되지 않으면 기본적으로 DynamicCache가 초기화됩니다.

    모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다.

    past_key_values를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 키 값 상태가 제공되지 않은 input_ids만 입력해야 하며, 이때의 shape은 (batch_size, unprocessed_length)입니다. shape이 (batch_size, sequence_length)인 전체 input_ids를 입력하지 않습니다.

  • attention_mask (torch.Tensor 형상이 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요? [0, 1]:
    • 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
    • 마스크된 토큰에 대해 0

    어텐션 마스크란 무엇인가요?

  • token_type_ids (torch.Tensor 형상 (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스. 인덱스는 [0, 1]:
    • 0은 sentence A 토큰에 해당합니다.
    • 1은 sentence B 토큰에 해당합니다.

    토큰 타입 ID란 무엇인가요?

  • position_ids (torch.Tensor 의 shape (batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 입력 시퀀스 토큰의 위치 임베딩에서 각 토큰의 위치 인덱스. 범위는 [0, config.n_positions - 1].

    포지션 ID란 무엇인가요?

  • inputs_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택) — input_ids를 전달하는 대신 임베딩 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델 내부의 임베딩 조회 행렬보다 input_ids 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 세밀한 제어가 필요한 경우에 유용합니다.
  • labels (torch.LongTensor, shape (batch_size,), 선택 사항) — 시퀀스 분류/회귀 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는 [0, ..., config.num_labels - 1] 범위에 있어야 합니다. config.num_labels == 1인 경우 회귀 손실(Mean-Square loss)이 계산되고, config.num_labels > 1인 경우 분류 손실(Cross-Entropy)이 계산됩니다.
  • use_cache (bool, 선택 사항) — True로 설정하면 past_key_values 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다( past_key_values 참조).
  • output_attentions (bool, 선택 사항) — 모든 attention 레이어의 attentions 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 attentions 항목을 참조하세요.
  • output_hidden_states (bool, 선택 사항) — 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부입니다. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 hidden_states 항목을 참고하세요.
  • return_dict (bool, 선택) — 일반 튜플 대신 ModelOutput를 반환할지 여부.

반환값

SequenceClassifierOutputWithPast 또는 tuple(torch.Tensor)

SequenceClassifierOutputWithPast 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(ImageGPTConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

ImageGPTForImageClassification의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • loss (torch.Tensor, shape (1,), 선택 사항, labels이 제공될 때 반환됨) — 분류 (또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 손실.

  • logits (torch.Tensor, shape (batch_size, config.num_labels)) — SoftMax 적용 전 분류(또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 점수.

  • past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

    순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

    각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

예:

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

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

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

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