Transformers documentation
PoolFormer
Mô hình này được công bố trên HF papers vào ngày 22-11-2021 và được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 17-02-2022.
PoolFormer
Tổng quan
Mô hình PoolFormer được đề xuất trong MetaFormer is Actually What You Need for Vision của Sea AI Labs. Thay vì thiết kế bộ trộn token phức tạp để đạt hiệu suất SOTA, mục tiêu của công việc này là chứng minh rằng năng lực của các mô hình transformer chủ yếu bắt nguồn từ kiến trúc tổng quát MetaFormer.
Tóm tắt từ bài báo như sau:
Các mô hình Transformers đã thể hiện tiềm năng lớn trong các tác vụ thị giác máy tính. Quan điểm phổ biến cho rằng module trộn token dựa trên cơ chế chú ý đóng góp nhiều nhất cho năng lực của chúng. Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây cho thấy module dựa trên chú ý trong transformers có thể được thay thế bằng các MLP không gian và các mô hình thu được vẫn hoạt động khá tốt. Dựa trên quan sát này, chúng tôi giả thuyết rằng kiến trúc tổng quát của transformers, thay vì module trộn token cụ thể, mới là yếu tố quan trọng hơn đối với hiệu suất của mô hình. Để kiểm chứng điều này, chúng tôi chủ động thay thế module chú ý trong transformers bằng một toán tử pooling không gian đơn giản đến mức đáng ngạc nhiên, chỉ thực hiện việc trộn token cơ bản nhất. Bất ngờ thay, chúng tôi quan sát thấy mô hình dẫn xuất, được gọi là PoolFormer, đạt hiệu suất cạnh tranh trên nhiều tác vụ thị giác máy tính. Ví dụ, trên ImageNet-1K, PoolFormer đạt độ chính xác top-1 là 82,1%, vượt qua các baseline DeiT-B/ResMLP-B24 (dạng vision transformer/MLP) được tinh chỉnh kỹ về độ chính xác lần lượt 0,3%/1,1%, trong khi giảm 35%/52% số tham số và 48%/60% số MACs. Hiệu quả của PoolFormer xác nhận giả thuyết của chúng tôi và thúc đẩy chúng tôi khởi xướng khái niệm “MetaFormer”, một kiến trúc tổng quát được trừu tượng hóa từ transformers mà không quy định module trộn token. Dựa trên các thí nghiệm rộng rãi, chúng tôi lập luận rằng MetaFormer chính là nhân tố then chốt giúp đạt được kết quả vượt trội cho các mô hình dạng transformer và MLP gần đây trong các tác vụ thị giác. Công trình này kêu gọi nhiều nghiên cứu trong tương lai tập trung vào việc cải thiện MetaFormer thay vì chú trọng vào các module trộn token. Ngoài ra, PoolFormer do chúng tôi đề xuất có thể đóng vai trò là baseline khởi đầu cho việc thiết kế kiến trúc MetaFormer trong tương lai.
Hình dưới đây minh họa kiến trúc của PoolFormer. Trích từ bài báo gốc.
Mô hình này được đóng góp bởi heytanay. Mã gốc có thể được tìm thấy tại đây.
Mẹo sử dụng
- PoolFormer có kiến trúc phân cấp, trong đó thay vì Attention, một lớp Average Pooling đơn giản được sử dụng. Tất cả các checkpoint của mô hình có thể được tìm thấy trên hub.
- Bạn có thể sử dụng PoolFormerImageProcessor để chuẩn bị hình ảnh cho mô hình.
- Như hầu hết các mô hình, PoolFormer có nhiều kích thước khác nhau, chi tiết có thể xem trong bảng dưới đây.
| Biến thể mô hình | Độ sâu | Kích thước ẩn | Số tham số (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 |
Tài nguyên
Danh sách các tài nguyên chính thức của Hugging Face và cộng đồng (được đánh dấu bằng 🌎) để giúp bạn bắt đầu với PoolFormer.
- PoolFormerForImageClassification được hỗ trợ bởi notebook này.
- Xem thêm: Hướng dẫn tác vụ phân loại hình ảnh
Nếu bạn quan tâm đến việc gửi một tài nguyên để được đưa vào đây, hãy thoải mái mở một Pull Request và chúng tôi sẽ xem xét! Lý tưởng nhất là tài nguyên nên minh họa một điều gì đó mới thay vì sao chép một tài nguyên hiện có.
PoolFormerConfig
lớp 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 )
Tham số
- num_channels (
int, tùy chọn, mặc định là3) — Số lượng kênh đầu vào. - patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], tùy chọn, mặc định là16) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi patch. - stride (
int, tùy chọn, mặc định là 16) — Bước nhảy của patch đầu vào. - pool_size (
int, tùy chọn, mặc định là 3) — Kích thước của cửa sổ pooling. - mlp_ratio (
float, tùy chọn, mặc định là4.0) — Tỷ lệ giữa chiều ẩn của MLP và chiều nhúng. - depths (
Union[list[int], tuple[int, ...]], tùy chọn, mặc định là(2, 2, 6, 2)) — Độ sâu của từng lớp trong Transformer. - hidden_sizes (
Union[list[int], tuple[int, ...]], tùy chọn, mặc định là(64, 128, 320, 512)) — Kích thước ẩn (hidden size) ở mỗi giai đoạn của mô hình. - patch_sizes (
list, tùy chọn, mặc định là[7, 3, 3, 3]) — Kích thước của patch đầu vào cho mỗi khối encoder. - strides (
list, tùy chọn, mặc định là[4, 2, 2, 2]) — Bước nhảy (stride) của patch đầu vào cho mỗi khối encoder. - padding (
list, tùy chọn, mặc định là[2, 1, 1, 1]) — Độ đệm của patch đầu vào cho mỗi khối encoder. - num_encoder_blocks (
int, tùy chọn, mặc định là 4) — Số lượng khối encoder. - drop_path_rate (
Union[float, int], tùy chọn, mặc định là0.0) — Tỷ lệ drop path cho việc hợp nhất patch. - hidden_act (
str, tùy chọn, mặc định làgelu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ,"gelu","relu","silu", v.v. - use_layer_scale (
bool, tùy chọn, mặc định làTrue) — Có sử dụng layer scale hay không. - layer_scale_init_value (
float, tùy chọn, mặc định là1e-05) — Hệ số tỷ lệ sử dụng trong các lớp self-attention. 0.1 cho base, 1e-6 cho large. Đặt 0 để vô hiệu hóa layer scale. - initializer_range (
float, tùy chọn, mặc định là0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một PoolFormerModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Poolformer theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của sail/poolformer_s12
Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.
Ví dụ:
>>> from transformers import 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
lớp transformers.PoolFormerImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.poolformer.image_processing_poolformer.PoolFormerImageProcessorKwargs'> )
Tham số
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làNone) — Có chuyển đổi ảnh sang RGB hay không. - do_resize (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là{'shortest_edge' -- 224}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa của mô hình. - default_to_square (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làFalse) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là{'height' -- 224, 'width': 224}): Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụngcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là3) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) củaPILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khido_resizeđược đặt thànhTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. - rescale_factor (
float, kwargs, optional, mặc định là0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếudo_rescaleđược đặt thànhTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là[0.485, 0.456, 0.406]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là[0.229, 0.224, 0.225]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng{"height": int, "width" int}để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấppad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khido_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:"channels_first"hoặcChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width)."channels_last"hoặcChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels)."none"hoặcChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. - crop_pct (
float, kwargs, tùy chọn, mặc định làself.crop_pct) — Tỷ lệ phần trăm của hình ảnh cần cắt. Chỉ có hiệu lực nếudo_resizeđược đặt thànhTrue.
Tạo bộ xử lý ảnh PoolFormerImageProcessor.
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
Tham số
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh với giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặtdo_rescale=False. - image_like_kwargs (
dict[str, Any], tùy chọn) — Cờ dành cho nhà phát triển để chỉ định các đầu vào dạng ảnh bổ sung, cũng sẽ được tiền xử lý. Chỉ sử dụng cờ này khi việc truyền các đầu vào dưới dạng kwarg không hoạt động. Ví dụ,preprocess(images, masks=masks)là phương án được ưu tiên nhưng có thể gây ra vấn đề về thứ tự ưu tiên của đối số đối với một số mô hình. Trong những trường hợp đó, có thể sử dụngpreprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})thay thế. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không. - do_resize (
bool, kwargs, optional) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình. - default_to_square (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có mặc định thành ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụngcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) củaPILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khido_resizeđược đặt thànhTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếudo_rescaleđược đặt thànhTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — Có nên chuẩn hóa ảnh hay không. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng{"height": int, "width" int}để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấppad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khido_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:"channels_first"hoặcChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width)."channels_last"hoặcChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels)."none"hoặcChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
Trả về
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức call (‘pixel_values’, v.v.). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], tùy chọn) — Bạn có thể cung cấp một tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo.
Tiền xử lý một hình ảnh hoặc một lô hình ảnh.
PoolFormerImageProcessorPil
lớp transformers.PoolFormerImageProcessorPil
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.poolformer.image_processing_pil_poolformer.PoolFormerImageProcessorKwargs'> )
Tham số
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làNone) — Có chuyển đổi ảnh sang RGB hay không. - do_resize (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là{'shortest_edge' -- 224}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa của mô hình. - default_to_square (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làFalse) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là{'height' -- 224, 'width': 224}): Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụngcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là3) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) củaPILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khido_resizeđược đặt thànhTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. - rescale_factor (
float, kwargs, optional, mặc định là0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếudo_rescaleđược đặt thànhTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là[0.485, 0.456, 0.406]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là[0.229, 0.224, 0.225]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng{"height": int, "width" int}để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấppad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khido_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:"channels_first"hoặcChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width)."channels_last"hoặcChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels)."none"hoặcChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. - crop_pct (
float, kwargs, tùy chọn, mặc định làself.crop_pct) — Tỷ lệ phần trăm của hình ảnh cần cắt. Chỉ có hiệu lực nếudo_resizeđược đặt thànhTrue.
Tạo bộ xử lý ảnh PoolFormerImageProcessor.
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
Tham số
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh với giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặtdo_rescale=False. - image_like_kwargs (
dict[str, Any], tùy chọn) — Cờ dành cho nhà phát triển để chỉ định các đầu vào dạng ảnh bổ sung, cũng sẽ được tiền xử lý. Chỉ sử dụng cờ này khi việc truyền các đầu vào dưới dạng kwarg không hoạt động. Ví dụ,preprocess(images, masks=masks)là phương án được ưu tiên nhưng có thể gây ra vấn đề về thứ tự ưu tiên của đối số đối với một số mô hình. Trong những trường hợp đó, có thể sử dụngpreprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})thay thế. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không. - do_resize (
bool, kwargs, optional) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình. - default_to_square (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có mặc định thành ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụngcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) củaPILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khido_resizeđược đặt thànhTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếudo_rescaleđược đặt thànhTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — Có nên chuẩn hóa ảnh hay không. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng{"height": int, "width" int}để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấppad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khido_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:"channels_first"hoặcChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width)."channels_last"hoặcChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels)."none"hoặcChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
Trả về
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức call (‘pixel_values’, v.v.). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], tùy chọn) — Bạn có thể cung cấp một tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo.
Tiền xử lý một hình ảnh hoặc một lô hình ảnh.
PoolFormerModel
lớp transformers.PoolFormerModel
< source >( config: PoolFormerConfig )
Tham số
- config (PoolFormerConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.
Mô hình Poolformer cơ bản, xuất ra các hidden-states thô mà không có head cụ thể nào ở phía trên.
Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng PoolFormerImageProcessor. Xem PoolFormerImageProcessor.call() để biết chi tiết (processor_classsử dụng PoolFormerImageProcessor để xử lý hình ảnh). - output_hidden_states (
bool, tùy chọn) — Có trả về trạng thái ẩn (hidden states) của tất cả các lớp hay không. Xemhidden_statestrong phần tensor trả về để biết thêm chi tiết. - return_dict (
bool, tùy chọn) — Có nên trả về một ModelOutput thay vì một tuple thông thường hay không.
Trả về
BaseModelOutputWithNoAttention hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutputWithNoAttention hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (PoolFormerConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của PoolFormerModel ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, height, width)) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_channels, height, width).Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
PoolFormerForImageClassification
lớp transformers.PoolFormerForImageClassification
< source >( config: PoolFormerConfig )
Tham số
- config (PoolFormerConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.
PoolFormer Model transformer với đầu phân loại hình ảnh phía trên
Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.
forward
< source >( 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)
Tham số
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size), tùy chọn) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng PoolFormerImageProcessor. Xem PoolFormerImageProcessor.call() để biết chi tiết (processor_classsử dụng PoolFormerImageProcessor để xử lý hình ảnh). - labels (
torch.LongTensorcó shape(batch_size,), tùy chọn) — Nhãn để tính loss phân loại/hồi quy ảnh. Các chỉ số phải nằm trong[0, ..., config.num_labels - 1]. Nếuconfig.num_labels == 1, loss hồi quy sẽ được tính (Mean-Square loss). Nếuconfig.num_labels > 1, loss phân loại sẽ được tính (Cross-Entropy). - output_hidden_states (
bool, tùy chọn) — Có trả về trạng thái ẩn (hidden states) của tất cả các lớp hay không. Xemhidden_statestrong phần tensor trả về để biết thêm chi tiết. - return_dict (
bool, tùy chọn) — Có nên trả về một ModelOutput thay vì một tuple thông thường hay không.
Trả về
ImageClassifierOutputWithNoAttention hoặc tuple(torch.Tensor)
Một ImageClassifierOutputWithNoAttention hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (PoolFormerConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của PoolFormerForImageClassification ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
- loss (
torch.Tensorcó shape(1,), optional, được trả về khilabelsđược cung cấp) — Loss phân loại (hoặc hồi quy nếu config.num_labels==1). - logits (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, config.num_labels)) — Điểm phân loại (hoặc hồi quy nếu config.num_labels==1) (trước SoftMax). - hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi giai đoạn) có hình dạng(batch_size, num_channels, height, width). Hidden-states (còn được gọi là feature maps) của mô hình tại đầu ra của mỗi giai đoạn.
Ví dụ:
>>> 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])
...