# LeViT ## نظرة عامة قُدِّم نموذج LeViT في [LeViT: Introducing Convolutions to Vision Transformers](https://huggingface.co/papers/2104.01136) من قِبل بن غراهام، وعلاء الدين النوبي، وهوغو توفرون، وبير ستوك، وأرمان جولان، وهيرفيه جيجو، وماتياس دوز. يحسّن LeViT أداء [Vision Transformer (ViT)](vit) وكفاءته من خلال بعض الاختلافات المعمارية، مثل خرائط التنشيط ذات الدقة المتناقصة في Transformers، وتقديم انحياز انتباه لدمج المعلومات الموضعية. المستخلص من الورقة البحثية هو كالتالي: *نصمّم عائلة من معماريات تصنيف الصور التي تُحسّن التوازن بين الدقة والكفاءة في نطاق السرعة العالية. يستفيد عملنا من الاكتشافات الحديثة في المعماريات القائمة على الانتباه، والتي تتنافس بقوة على أجهزة المعالجة عالية التوازي. نعيد النظر في المبادئ المستمدة من الأدبيات الواسعة حول الشبكات العصبية التلافيفية لتطبيقها على محوّلات الانتباه، ولا سيما خرائط التنشيط ذات الدقات المتناقصة. كما نُقدّم انحياز الانتباه، وهو طريقة جديدة لدمج المعلومات الموضعية في محوّلات الانتباه البصرية. ونتيجةً لذلك، نقترح LeViT: شبكة عصبية هجينة لتصنيف الصور الاستدلال السريع. نأخذ في الاعتبار مقاييس مختلفة للكفاءة على منصات أجهزة مختلفة، وذلك لأفضل ما يمكن من عكس مجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيق. تُثبت تجاربنا الواسعة بشكل تجريبي اختياراتنا التقنية وتُظهر أنها مناسبة لمعظم المعماريات. بشكل عام، يتفوّق LeViT بشكل كبير على شبكات التلافيف ومحوّلات الانتباه البصرية القائمة فيما يتعلق بتوازن السرعة/الدقة. على سبيل المثال، عند دقة ImageNet top-1 بنسبة 80%، يكون LeViT أسرع بخمس مرات من EfficientNet على المعالج المركزي (CPU).* drawing بنية LeViT. مأخوذة من الورقة الأصلية. تمت مساهمة هذا النموذج من قِبل [anugunj](https://huggingface.co/anugunj). يمكن العثور على الكود الأصلي [هنا](https://github.com/facebookresearch/LeViT). ## نصائح للاستخدام - مقارنةً بـ ViT، تستخدم نماذج LeViT رأس تقطير إضافياً للتعلم بفعالية من نموذج مُعلِّم (والذي، في ورقة LeViT، هو نموذج مشابه لـ ResNet). يتم تعلّم رأس التقطير عبر الانتشار العكسي تحت إشراف نموذج مشابه لـ ResNet. كما تستلهم هذه النماذج من الشبكات العصبية التلافيفية لاستخدام خرائط التنشيط ذات الدقة المتناقصة لزيادة الكفاءة. - هناك طريقتان لضبط نماذج التقطير، إما (1) بالطريقة الكلاسيكية، وذلك بوضع رأس تنبؤ فقط فوق الحالة المخفية النهائية دون استخدام رأس التقطير، أو (2) بوضع كل من رأس تنبؤ ورأس تقطير فوق الحالة المخفية النهائية. في هذه الحالة، يُدرَّب رأس التنبؤ باستخدام إنتروبيا متقاطعة عادية بين تنبؤ الرأس والوسم الصحيح، بينما يُدرَّب رأس تنبؤ التقطير باستخدام التقطير الصارم (إنتروبيا متقاطعة بين تنبؤ رأس التقطير والوسم الذي تنبأ به المعلم). عند وقت الاستدلال، يُؤخذ متوسط التنبؤ بين الرأسين كتنبؤ نهائي. وتُسمى الطريقة (2) أيضاً بـ "ضبط النموذج مع التقطير"، لأن الاعتماد يكون على معلم تم ضبطه مسبقاً على مجموعة البيانات الفرعية. من حيث النماذج، تقابل الطريقة (1) [LevitForImageClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitForImageClassification) وتقابل الطريقة (2) [LevitForImageClassificationWithTeacher](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitForImageClassificationWithTeacher). - تم تدريب جميع نقاط التفتيش المُصدَّرة مسبقًا وضبطها على [ImageNet-1k](https://huggingface.co/datasets/ILSVRC/imagenet-1k) (المعروف أيضًا باسم ILSVRC 2012، وهو مجموعة من 1.3 مليون صورة و1,000 فئة) فقط. لم تُستخدم أي بيانات خارجية. وهذا على النقيض من نموذج ViT الأصلي، الذي استخدم بيانات خارجية مثل مجموعة بيانات JFT-300M/Imagenet-21k للتدريب المسبق. - أصدر مؤلفو LeViT خمسة نماذج LeViT مدربة مسبقاً، يمكنك إدراجها مباشرة في [LevitModel](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitModel) أو [LevitForImageClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitForImageClassification). تم استخدام تقنيات مثل زيادة البيانات، والتحسين، والتنظيم لمحاكاة التدريب على مجموعة بيانات أكبر بكثير (مع استخدام ImageNet-1k فقط للتدريب المسبق). المتغيرات الخمسة المتاحة هي (جميعها مدربة على صور بحجم 224x224): *facebook/levit-128S*، *facebook/levit-128*، *facebook/levit-192*، *facebook/levit-256* و *facebook/levit-384*. لاحظ أنه يجب استخدام [LevitImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitImageProcessor) لتحضير الصور للنموذج. - يدعم [LevitForImageClassificationWithTeacher](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitForImageClassificationWithTeacher) حاليًا الاستدلال فقط، ولا يدعم التدريب أو الضبط الدقيق. - يمكنك الاطلاع على دفاتر ملاحظات تجريبية تتعلق بالاستدلال وكذلك الضبط الدقيق على بيانات مخصصة [هنا](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/tree/master/VisionTransformer) (يمكنك ببساطة استبدال [ViTImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/vit#transformers.ViTImageProcessor) بـ [LevitImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitImageProcessor) و [ViTForImageClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/vit#transformers.ViTForImageClassification) بـ [LevitForImageClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitForImageClassification) أو [LevitForImageClassificationWithTeacher](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitForImageClassificationWithTeacher)). ## الموارد قائمة بموارد رسمية من Hugging Face وموارد من المجتمع (مشار إليها بـ 🌎) لمساعدتك على البدء مع LeViT. - يُؤمّن هذا [دفتر الملاحظات](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/image_classification.ipynb) دعمًا لـ [LevitForImageClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitForImageClassification). - انظر أيضاً: [دليل مهمة تصنيف الصور](../tasks/image_classification) إذا كنت مهتمًا بتقديم مورد ليُدرج هنا، فلا تتردد في فتح طلب سحب وسنقوم بمراجعته! يُفضَّل أن يُظهر المورد شيئًا جديدًا بدلاً من تكرار مورد موجود مسبقًا. ## LevitConfig[[transformers.LevitConfig]] #### transformers.LevitConfig[[transformers.LevitConfig]] ```python transformers.LevitConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224, num_channels: int = 3, kernel_size: int = 3, stride: int = 2, padding: int = 1, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (128, 256, 384), num_attention_heads: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 8, 12), depths: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 4, 4), key_dim: list[int] | tuple[int, ...] = (16, 16, 16), drop_path_rate: int = 0, mlp_ratio: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 2, 2), attention_ratio: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 2, 2), initializer_range: float = 0.02) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/levit/configuration_levit.py#L24) **المعاملات:** image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `224`) : حجم (دقة) كل صورة. num_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3`) : عدد قنوات الإدخال. kernel_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3`) : حجم النواة الالتفافية. stride (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 2) : حجم الخطوة (stride) لطبقات الالتفاف الأولية في تضمين البقع (patch embedding). padding (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : حجم الحشو لطبقات الالتفاف الأولية لتضمين البقع. patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : حجم (دقة) كل رقعة. hidden_sizes (`Union[list[int], tuple[int, ...]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `(128, 256, 384)`) : الأبعاد (حجم المخفي) في كل مرحلة من مراحل النموذج. num_attention_heads (`Union[list[int], tuple[int, ...]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `(4, 8, 12)`) : عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer. depths (`Union[list[int], tuple[int, ...]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `(4, 4, 4)`) : عمق كل طبقة في Transformer. key_dim (`list[int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[16, 16, 16]`) : حجم المفتاح في كل من كتل المُشفِّر. drop_path_rate (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : معدل مسار الإسقاط (Drop path) لدمج البقع (patch fusion). mlp_ratio (`Union[list[int], tuple[int, ...]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `(2, 2, 2)`) : نسبة بُعد مخفي MLP إلى بُعد التضمين. attention_ratio (`list[int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[2, 2, 2]`) : نسبة حجم البُعد المُخرَج مقارنةً بالبُعد المُدخَل لطبقات الانتباه. initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان. هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات LevitModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Levit وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [facebook/levit-128S](https://huggingface.co/facebook/levit-128S) ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات. مثال: ```python >>> from transformers import LevitConfig, LevitModel >>> # Initializing a LeViT levit-128S style configuration >>> configuration = LevitConfig() >>> # Initializing a model (with random weights) from the levit-128S style configuration >>> model = LevitModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## LevitImageProcessor[[transformers.LevitImageProcessor]] #### transformers.LevitImageProcessor[[transformers.LevitImageProcessor]] ```python transformers.LevitImageProcessor(**kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/levit/image_processing_levit.py#L33) **المعاملات:** do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB. do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان سيتم تغيير حجم الصورة. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'shortest_edge' : 224}`): يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان size من نوع int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 224, 'width': 224}`): حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`. do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`. do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[0.485, 0.456, 0.406]`) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[0.229, 0.224, 0.225]`) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `True`) : ما إذا كان سيتم قص الصورة من المنتصف. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات. disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. ينشئ معالج صور من نوع LevitImageProcessor. #### preprocess[[transformers.LevitImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **المعاملات:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`، *اختياري*) : علم مخصص للمطورين لإدخال مدخلات إضافية تشبه الصور والتي سيتم معالجتها مسبقًا أيضًا. استخدم هذا الخيار فقط إذا لم يعمل تمرير المدخلات كحجة اسمية (kwarg). على سبيل المثال، يُعد `preprocess(images, masks=masks)` الخيار المفضل، لكنه يؤدي إلى مشاكل في أولوية الحجة لبعض النماذج. في تلك الحالات، يمكن استخدام `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` بدلاً منه. do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB. do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`. do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`. do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات. disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. **يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة. معالجة صورة أو دفعة من الصور مسبقًا. ## LevitImageProcessorPil[[transformers.LevitImageProcessorPil]] #### transformers.LevitImageProcessorPil[[transformers.LevitImageProcessorPil]] ```python transformers.LevitImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/levit/image_processing_pil_levit.py#L32) **المعاملات:** do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB. do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان سيتم تغيير حجم الصورة. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'shortest_edge' : 224}`): يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان size من نوع int. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 224, 'width': 224}`): حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`. do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`. do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[0.485, 0.456, 0.406]`) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[0.229, 0.224, 0.225]`) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `True`) : ما إذا كان سيتم قص الصورة من المنتصف. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات. disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. ينشئ معالج صور من نوع LevitImageProcessor. #### preprocess[[transformers.LevitImageProcessorPil.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **المعاملات:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`، *اختياري*) : علم مخصص للمطورين لإدخال مدخلات إضافية تشبه الصور والتي سيتم معالجتها مسبقًا أيضًا. استخدم هذا الخيار فقط إذا لم يعمل تمرير المدخلات كحجة اسمية (kwarg). على سبيل المثال، يُعد `preprocess(images, masks=masks)` الخيار المفضل، لكنه يؤدي إلى مشاكل في أولوية الحجة لبعض النماذج. في تلك الحالات، يمكن استخدام `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` بدلاً منه. do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB. do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`. do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`. do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`. do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات. disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. **يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة. معالجة صورة أو دفعة من الصور مسبقًا. ## LevitModel[[transformers.LevitModel]] #### transformers.LevitModel[[transformers.LevitModel]] ```python transformers.LevitModel(config: LevitConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/levit/modeling_levit.py#L489) **المعاملات:** config ([LevitConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج. نموذج Levit الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى. يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك). هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك. #### forward[[transformers.LevitModel.forward]] ```python forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/levit/modeling_levit.py#L498) **المعاملات:** pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة للصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [LevitImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitImageProcessor). راجع [LevitImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل (`processor_class` يستخدم [LevitImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitImageProcessor) لمعالجة الصور). output_hidden_states (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع الحالات المخفية لجميع الطبقات. راجع `hidden_states` ضمن الموترات المُرجعة لمزيد من التفاصيل. return_dict (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع [ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) بدلاً من tuple عادي. **يعيد:** `BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention` أو `tuple(torch.Tensor)` `BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([LevitConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitConfig)) والمدخلات. تُعيد طريقة [LevitModel](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitModel) الخاصة بالتقديم (forward) تعريف الطريقة الخاصة `__call__`. على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, height, width)`) -- تسلسل حالات مخفية عند مخرجات الطبقة الأخيرة من النموذج. - **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة بعد عملية تجميع على الأبعاد المكانية. - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات الطبقات المضمنة إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_channels, height, width)`. حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية. مثال: ```python ``` ## LevitForImageClassification[[transformers.LevitForImageClassification]] #### transformers.LevitForImageClassification[[transformers.LevitForImageClassification]] ```python transformers.LevitForImageClassification(config: LevitConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/levit/modeling_levit.py#L542) **المعاملات:** config ([LevitConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج. نموذج Levit مع رأس تصنيف الصور في الأعلى (طبقة خطية فوق الميزات المجمعة)، على سبيل المثال لـ ImageNet. يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك). هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك. #### forward[[transformers.LevitForImageClassification.forward]] ```python forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/levit/modeling_levit.py#L559) **المعاملات:** pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة للصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [LevitImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitImageProcessor). راجع [LevitImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل (`processor_class` يستخدم [LevitImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitImageProcessor) لمعالجة الصور). labels (من نوع `torch.LongTensor` بأبعاد `(batch_size,)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة تصنيف/الانحدار للصور. يجب أن تكون الفهارس ضمن `[0, ..., config.num_labels - 1]`. إذا كان `config.num_labels == 1` يتم حساب خسارة الانحدار (خسارة متوسط المربع)، وإذا كان `config.num_labels > 1` يتم حساب خسارة التصنيف (الإنتروبيا المتقاطعة). output_hidden_states (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع الحالات المخفية لجميع الطبقات. راجع `hidden_states` ضمن الموترات المُرجعة لمزيد من التفاصيل. return_dict (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع [ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) بدلاً من tuple عادي. **يعيد:** [ImageClassifierOutputWithNoAttention](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention) أو `tuple(torch.Tensor)` [ImageClassifierOutputWithNoAttention](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([LevitConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitConfig)) والمدخلات. تُعيد طريقة [LevitForImageClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitForImageClassification) الخاصة بالتقديم (forward) تعريف الطريقة الخاصة `__call__`. على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت. - **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`, *اختياري*، يُعاد عند تقديم `labels`) -- خسارة التصنيف (أو الانحدار إذا كان config.num_labels==1). - **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, config.num_labels)`) -- درجات التصنيف (أو الانحدار إذا كان config.num_labels==1) (قبل SoftMax). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل مرحلة) بشكل `(batch_size, num_channels, height, width)`. حالات النموذج المخفية (المعروفة أيضًا باسم خرائط الميزات) عند مخرجات كل مرحلة. مثال: ```python >>> from transformers import AutoImageProcessor, LevitForImageClassification >>> import torch >>> from datasets import load_dataset >>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image") >>> image = dataset["test"]["image"][0] >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/levit-128S") >>> model = LevitForImageClassification.from_pretrained("facebook/levit-128S") >>> 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]) ... ``` ## LevitForImageClassificationWithTeacher[[transformers.LevitForImageClassificationWithTeacher]] #### transformers.LevitForImageClassificationWithTeacher[[transformers.LevitForImageClassificationWithTeacher]] ```python transformers.LevitForImageClassificationWithTeacher(config: LevitConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/levit/modeling_levit.py#L599) **المعاملات:** config ([LevitConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج. LeViT نموذج تحويل (transformer) مع رؤوس تصنيف الصور في الأعلى (طبقة خطية فوق الحالة المخفية النهائية وطبقة خطية فوق الحالة المخفية النهائية لرمز التقطير) مثل ImageNet. .. warning:: يدعم هذا النموذج الاستدلال فقط. الضبط الدقيق مع التقطير (أي مع معلم) غير مدعوم بعد. يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك). هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك. #### forward[[transformers.LevitForImageClassificationWithTeacher.forward]] ```python forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/levit/modeling_levit.py#L621) **المعاملات:** pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة للصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [LevitImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitImageProcessor). راجع [LevitImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل (`processor_class` يستخدم [LevitImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitImageProcessor) لمعالجة الصور). output_hidden_states (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع الحالات المخفية لجميع الطبقات. راجع `hidden_states` ضمن الموترات المُرجعة لمزيد من التفاصيل. return_dict (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع [ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) بدلاً من tuple عادي. **يعيد:** `LevitForImageClassificationWithTeacherOutput` أو `tuple(torch.Tensor)` `LevitForImageClassificationWithTeacherOutput` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([LevitConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitConfig)) والمدخلات. تتجاوز طريقة [LevitForImageClassificationWithTeacher](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/levit#transformers.LevitForImageClassificationWithTeacher) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`. على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت. - **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, config.num_labels)`) -- درجات التنبؤ على شكل متوسط `cls_logits` و`distillation_logits`. - **cls_logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, config.num_labels)`) -- درجات التنبؤ لرأس التصنيف (أي الطبقة الخطية فوق الحالة المخفية النهائية لرمز الفئة). - **distillation_logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, config.num_labels)`) -- درجات التنبؤ لرأس التقطير (أي الطبقة الخطية فوق الحالة المخفية النهائية لرمز التقطير). - **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة (Tuple) من `torch.Tensor` (واحدة لكل من مخرجات الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لكل من مخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية. مثال: ```python >>> from transformers import AutoImageProcessor, LevitForImageClassificationWithTeacher >>> import torch >>> from datasets import load_dataset >>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image") >>> image = dataset["test"]["image"][0] >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/levit-128S") >>> model = LevitForImageClassificationWithTeacher.from_pretrained("facebook/levit-128S") >>> 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]) ... ```