Hugging Face's logo

Transformers documentation

Chinese-CLIP

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

نُشر هذا النموذج في أوراق HF في 2022-11-02 وسُهم به في Hugging Face Transformers في 2022-12-01.

Chinese-CLIP

نظرة عامة

قُدِّم نموذج Chinese-CLIP في Chinese CLIP: Contrastive Vision-Language Pretraining in Chinese بواسطة An Yang وJunshu Pan وJunyang Lin وRui Men وYichang Zhang وJingren Zhou وChang Zhou. يُعد Chinese-CLIP تطبيقاً لنموذج CLIP (Radford et al., 2021) على مجموعة بيانات ضخمة من أزواج الصور والنصوص باللغة الصينية. وهو قادر على تنفيذ الاسترجاع بين الوسائط، كما يمكن استخدامه كعمود فقري للرؤية في مهام الرؤية مثل تصنيف الصور بدون تدريب مسبق، والكشف عن الكائنات في نطاق مفتوح، وغيرها. تم إصدار الكود الأصلي لـ Chinese-CLIP عبر هذا الرابط.

المستخلص من الورقة البحثية هو كالتالي:

لقد ساهم النجاح الهائل لنموذج CLIP (Radford et al., 2021) في تعزيز البحث والتطبيق في مجال التعلّم التبايني (contrastive learning) للتدريب المسبق على مهام الرؤية واللغة. في هذا العمل، قمنا ببناء مجموعة بيانات واسعة النطاق من أزواج الصور والنصوص باللغة الصينية، حيث تم استرجاع معظم البيانات من مجموعات بيانات متاحة للعموم، وقمنا بتدريب نماذج CLIP الصينية مسبقاً على مجموعة البيانات الجديدة. طورنا 5 نماذج من CLIP الصينية بأحجام متعددة، تتراوح من 77 إلى 958 مليون معامل. علاوة على ذلك، نقترح طريقة تدريب مسبق على مرحلتين، حيث يتم أولاً تدريب النموذج مع تجميد مُشفِّر الصور (image encoder)، ثم تدريبه مع تحسين جميع المعاملات، لتحقيق أداء محسّن للنموذج. تُظهر تجاربنا الشاملة أن نموذج CLIP الصيني يمكنه تحقيق أداء متقدم (state-of-the-art) على معايير MUGE وFlickr30K-CN وCOCO-CN في إعدادات التعلّم بدون أمثلة (zero-shot learning) وإعادة الضبط (finetuning)، كما يمكنه تحقيق أداء تنافسي في تصنيف الصور بدون أمثلة (zero-shot image classification) بناءً على التقييم على معيار ELEVATER (Li et al., 2022). تم إصدار أكوادنا ونماذجنا المدربة مسبقاً وعروضنا التوضيحية.

تمت مساهمة نموذج Chinese-CLIP من قِبل OFA-Sys.

مثال على الاستخدام

يُظهر مقتطف الشيفرة أدناه كيفية حساب ميزات الصور والنصوص والتشابهات:

import requests
from PIL import Image

from transformers import ChineseCLIPModel, ChineseCLIPProcessor


model = ChineseCLIPModel.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16", device_map="auto")
processor = ChineseCLIPProcessor.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16")

url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/pokemon.jpeg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
# Squirtle, Bulbasaur, Charmander, Pikachu in English
texts = ["杰尼龟", "妙蛙种子", "小火龙", "皮卡丘"]

# compute image feature
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
image_features = model.get_image_features(**inputs)
image_features = image_features / image_features.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True)  # normalize

# compute text features
inputs = processor(text=texts, padding=True, return_tensors="pt").to(model.device)
text_features = model.get_text_features(**inputs)
text_features = text_features / text_features.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True)  # normalize

# compute image-text similarity scores
inputs = processor(text=texts, images=image, return_tensors="pt", padding=True).to(model.device)
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # probs: [[1.2686e-03, 5.4499e-02, 6.7968e-04, 9.4355e-01]]

حالياً، تتوفر على 🤗 Hub مقاييس مختلفة لنماذج Chinese-CLIP المُسبقة التدريب:

ChineseCLIPConfig

فئة transformers.ChineseCLIPConfig

< >

( 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 = Nonetext_config: dict | transformers.models.chinese_clip.configuration_chinese_clip.ChineseCLIPTextConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.models.chinese_clip.configuration_chinese_clip.ChineseCLIPVisionConfig | None = Noneprojection_dim: int | None = 512logit_scale_init_value: float | int | None = 2.6592initializer_factor: float | None = 1.0initializer_range: float = 0.02 )

المعاملات

  • text_config (Union[dict, ~models.chinese_clip.configuration_chinese_clip.ChineseCLIPTextConfig], اختياري) — كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري للنص.
  • vision_config (Union[dict, ~models.chinese_clip.configuration_chinese_clip.ChineseCLIPVisionConfig], اختياري) — كائن الإعدادات أو قاموس العمود الفقري البصري.
  • projection_dim (int، اختياري، القيمة الافتراضية 512) — أبعاد طبقات الإسقاط للنص والرؤية.
  • logit_scale_init_value (Union[float, int]، اختياري، القيمة الافتراضية 2.6592) — القيمة الأولية للمعامل logit_scale.
  • initializer_factor (float، اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — عامل لتجميع جميع مصفوفات الأوزان (يجب إبقاؤه عند 1، ويُستخدم داخليًا لاختبارات التهيئة).
  • 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 نموذج ChineseCLIPModel. تُستخدم لتوليد نموذج Chinese Clip وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى الحصول على إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16

ترث كائنات التهيئة من PreTrainedConfig ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ PreTrainedConfig لمزيد من المعلومات.

مثال:

>>> from transformers import ChineseCLIPConfig, ChineseCLIPModel

>>> # Initializing a ChineseCLIPConfig with OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16 style configuration
>>> configuration = ChineseCLIPConfig()

>>> # Initializing a ChineseCLIPModel (with random weights) from the OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16 style configuration
>>> model = ChineseCLIPModel(configuration)

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

>>> # We can also initialize a ChineseCLIPConfig from a ChineseCLIPTextConfig and a ChineseCLIPVisionConfig

>>> # Initializing a ChineseCLIPTextConfig and ChineseCLIPVisionConfig configuration
>>> config_text = ChineseCLIPTextConfig()
>>> config_vision = ChineseCLIPVisionConfig()

>>> config = ChineseCLIPConfig(text_config=config_text, vision_config=config_vision)

ChineseCLIPTextConfig

فئة transformers.ChineseCLIPTextConfig

< >

( 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 = 30522hidden_size: int = 768intermediate_size: int = 3072num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12max_position_embeddings: int = 512hidden_act: str = 'gelu'layer_norm_eps: float = 1e-12initializer_range: float = 0.02initializer_factor: float | None = 1.0pad_token_id: int | None = 0bos_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | None = Nonehidden_dropout_prob: float | int = 0.1attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.1type_vocab_size: int = 2 )

المعاملات

  • vocab_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 30522) — حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة input_ids.
  • hidden_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 768) — أبعاد التمثيلات المخفية.
  • intermediate_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 3072) — أبعاد تمثيلات MLP.
  • num_hidden_layers (int، اختياري، القيمة الافتراضية 12) — عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.
  • num_attention_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 12) — عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer.
  • max_position_embeddings (int، اختياري، القيمة الافتراضية 512) — أقصى طول تسلسل قد يُستخدم مع هذا النموذج.
  • hidden_act (str، اختياري، القيمة الافتراضية gelu) — دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، "gelu"، "relu"، "silu"، وما إلى ذلك.
  • layer_norm_eps (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1e-12) — قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.
  • initializer_range (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.02) — الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.
  • initializer_factor (float، اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — عامل لتجميع جميع مصفوفات الأوزان (يجب إبقاؤه عند 1، ويُستخدم داخليًا لاختبارات التهيئة).
  • pad_token_id (int، اختياري، القيمة الافتراضية 0) — معرّف الرمز المستخدم للتعبئة في المفردات.
  • bos_token_id (int, اختياري، القيمة الافتراضية 0) — معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.
  • eos_token_id (int, اختياري) — معرّف الرمز المستخدم لنهاية التدفق في المفردات.
  • hidden_dropout_prob (Union[float, int]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.1) — احتمال الإسقاط (dropout) لجميع الطبقات المتصلة بالكامل في التضمينات، والمُشفِّر، والمُجمِّع.
  • attention_probs_dropout_prob (Union[float, int]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.1) — نسبة إسقاط الاحتمالات الانتباهية.
  • type_vocab_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 2) — حجم مفردات token_type_ids المُمرَّر عند استدعاء ChineseCLIPModel.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج ChineseCLIPModel. تُستخدم لتوليد نموذج Chinese Clip وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى الحصول على إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16

ترث كائنات التهيئة من PreTrainedConfig ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ PreTrainedConfig لمزيد من المعلومات.

مثال:

>>> from transformers import ChineseCLIPTextConfig, ChineseCLIPTextModel

>>> # Initializing a ChineseCLIPTextConfig with OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16 style configuration
>>> configuration = ChineseCLIPTextConfig()

>>> # Initializing a ChineseCLIPTextModel (with random weights) from the OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16 style configuration
>>> model = ChineseCLIPTextModel(configuration)

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

ChineseCLIPVisionConfig

فئة transformers.ChineseCLIPVisionConfig

< >

( 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 = Nonehidden_size: int = 768intermediate_size: int = 3072projection_dim: int = 512num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12num_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 224patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 32hidden_act: str = 'quick_gelu'layer_norm_eps: float = 1e-05attention_dropout: int | float | None = 0.0initializer_range: float = 0.02initializer_factor: float = 1.0 )

المعاملات

  • hidden_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 768) — أبعاد التمثيلات المخفية.
  • intermediate_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 3072) — أبعاد تمثيلات MLP.
  • projection_dim (int، اختياري، القيمة الافتراضية 512) — أبعاد طبقات الإسقاط للنص والرؤية.
  • num_hidden_layers (int، اختياري، القيمة الافتراضية 12) — عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.
  • num_attention_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 12) — عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer.
  • num_channels (int، اختياري، القيمة الافتراضية 3) — عدد قنوات الإدخال.
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]]، اختياري، القيمة الافتراضية 224) — الحجم (الدقة) لكل صورة.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]]، اختياري، القيمة الافتراضية 32) — حجم (دقة) كل رقعة.
  • hidden_act (str، اختياري، القيمة الافتراضية quick_gelu) — دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، "gelu"، "relu"، "silu"، وما إلى ذلك.
  • layer_norm_eps (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1e-05) — قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.
  • attention_dropout (Union[int, float]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0) — نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.
  • initializer_range (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.02) — الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.
  • initializer_factor (float، اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — عامل لتجميع جميع مصفوفات الأوزان (يجب إبقاؤه عند 1، ويُستخدم داخليًا لاختبارات التهيئة).

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج ChineseCLIPModel. تُستخدم لتوليد نموذج Chinese Clip وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى الحصول على إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16

ترث كائنات التهيئة من PreTrainedConfig ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ PreTrainedConfig لمزيد من المعلومات.

مثال:

>>> from transformers import ChineseCLIPVisionConfig, ChineseCLIPVisionModel

>>> # Initializing a ChineseCLIPVisionConfig with OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16 style configuration
>>> configuration = ChineseCLIPVisionConfig()

>>> # Initializing a ChineseCLIPVisionModel (with random weights) from the OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16 style configuration
>>> model = ChineseCLIPVisionModel(configuration)

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

ChineseCLIPImageProcessor

فئة transformers.ChineseCLIPImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

المعاملات

  • do_convert_rgb (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.
  • do_resize (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب 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، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كانت قيمة 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 0.00392156862745098) — عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان do_rescale مضبوطًا 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 [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم ضبط do_normalize على True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — 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 سيتم توسيط الصورة. يتم التوسيط إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية التوسيط 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 True) — ما إذا كان سيتم قص الصورة من المنتصف.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]، kwargs، اختياري) — يُؤمَّن دعم 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 يُضبط، 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 بصيغة (الارتفاع، العرض، عدد القنوات).
    • "none" أو ChannelDimension.NONE: صورة بصيغة (الارتفاع، العرض).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم تعيينه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — تُرجع تينسورات مكدّسة إذا تم ضبطها على 'pt'، وإلا تُرجع قائمة من التينسورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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، القيمة الافتراضية 256) — عدد رموز الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.
  • Returns تُعاد كمتجهات مكدّسة إذا كان الإعداد 'pt'، وإلا تُعاد قائمة من المتجهات. —

ينشئ معالج صور ChineseCLIPImageProcessor.

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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافتها من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي تعيينها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

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

المعاملات

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — الصورة التي سيتم معالجتها مسبقاً. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صوراً بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط do_rescale=False.
  • image_like_kwargs (dict[str, Any], اختياري) — علامة مخصّصة للمطوّرين لإدخال مدخلات إضافية مشابهة للصور ستخضع أيضاً للمعالجة المسبقة. استخدم هذا الخيار فقط إذا لم يعمل تمرير المدخلات كحجج اسمية (kwargs). على سبيل المثال، preprocess(images, masks=masks) هو الخيار المفضّل، لكنه قد يسبّب مشاكل في أولوية الحُجج 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 كانت القيمة 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) — مرشّح إعادة العينة (Resampling filter) المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم التعداد PILImageResampling. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين do_resize إلى 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 مضبوطاً على True.
  • do_normalize (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان سيتم 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) — انحراف المعيار للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين do_normalize إلى True.
  • do_pad (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان سيتم توسيط الصورة. يتم التوسيط إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية التوسيط 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) — يُؤمَّن دعم 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 يُضبط، 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 بصيغة (الارتفاع، العرض، عدد القنوات).
    • "none" أو ChannelDimension.NONE: صورة بصيغة (الارتفاع، العرض).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم تعيينه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — تُرجع تينسورات مكدّسة إذا تم ضبطها على 'pt'، وإلا تُرجع قائمة من التينسورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

يعيد

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب call (مثل ‘pixel_values’).
  • 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.

ChineseCLIPImageProcessorPil

فئة transformers.ChineseCLIPImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

المعاملات

  • do_convert_rgb (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.
  • do_resize (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب 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، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كانت قيمة 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 0.00392156862745098) — عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان do_rescale مضبوطًا 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 [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم ضبط do_normalize على True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — 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 سيتم توسيط الصورة. يتم التوسيط إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية التوسيط 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 True) — ما إذا كان سيتم قص الصورة من المنتصف.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]، kwargs، اختياري) — يُؤمَّن دعم 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 يُضبط، 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 بصيغة (الارتفاع، العرض، عدد القنوات).
    • "none" أو ChannelDimension.NONE: صورة بصيغة (الارتفاع، العرض).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم تعيينه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — تُرجع تينسورات مكدّسة إذا تم ضبطها على 'pt'، وإلا تُرجع قائمة من التينسورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على 'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.
  • Returns تُعاد كمتجهات مكدّسة إذا كان الإعداد 'pt'، وإلا تُعاد قائمة من المتجهات. —

ينشئ معالج صور ChineseCLIPImageProcessor.

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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافتها من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي تعيينها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

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

المعاملات

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — الصورة التي سيتم معالجتها مسبقاً. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صوراً بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط do_rescale=False.
  • image_like_kwargs (dict[str, Any], اختياري) — علامة مخصّصة للمطوّرين لإدخال مدخلات إضافية مشابهة للصور ستخضع أيضاً للمعالجة المسبقة. استخدم هذا الخيار فقط إذا لم يعمل تمرير المدخلات كحجج اسمية (kwargs). على سبيل المثال، preprocess(images, masks=masks) هو الخيار المفضّل، لكنه قد يسبّب مشاكل في أولوية الحُجج 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 كانت القيمة 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) — مرشّح إعادة العينة (Resampling filter) المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم التعداد PILImageResampling. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين do_resize إلى 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 مضبوطاً على True.
  • do_normalize (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان سيتم 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) — انحراف المعيار للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين do_normalize إلى True.
  • do_pad (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان سيتم توسيط الصورة. يتم التوسيط إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية التوسيط 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) — يُؤمَّن دعم 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 يُضبط، 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 بصيغة (الارتفاع، العرض، عدد القنوات).
    • "none" أو ChannelDimension.NONE: صورة بصيغة (الارتفاع، العرض).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم تعيينه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — تُرجع تينسورات مكدّسة إذا تم ضبطها على 'pt'، وإلا تُرجع قائمة من التينسورات.
  • 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

يعيد

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب call (مثل ‘pixel_values’).
  • 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.

ChineseCLIPProcessor

فئة transformers.ChineseCLIPProcessor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = None**kwargs )

المعاملات

  • image_processor (ChineseCLIPImageProcessor) — معالج الصور هو مدخل إلزامي.
  • tokenizer (BertTokenizer) — مُجزِّئ الرموز هو مدخل إلزامي.

ينشئ معالج ChineseCLIPProcessor يجمع معالج الصور ومجزئ الرموز في معالج واحد.

يوفر ChineseCLIPProcessor جميع وظائف ChineseCLIPImageProcessor وBertTokenizer. راجع ~ChineseCLIPImageProcessor و~BertTokenizer لمزيد من المعلومات.

__call__

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = Nonevideos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )

المعاملات

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], اختياري) — الصورة التي سيتم 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.
  • text (Union[str, list[str], list[list[str]]]، اختياري) — التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد ترميزها. يمكن أن يكون كل تسلسل نصاً أو قائمة من النصوص (نص مُقسَّم مسبقاً إلى رموز). إذا مرّرت مدخلاً مُقسَّماً مسبقاً إلى رموز، فعيّن is_split_into_words=True لتجنّب الغموض مع المدخلات المُجمَّعة في دفعات.
  • videos (Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]، اختياري) — فيديو يُراد معالجته مسبقًا. يتوقع فيديو واحدًا أو دفعة من الفيديوهات بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر فيديوهات بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط do_rescale=False.
  • audio (Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], اختياري) — الصوت أو مجموعة الأصوات التي سيتم تجهيزها. يمكن أن يكون كل صوت مصفوفة NumPy أو متجه PyTorch. في حالة استخدام مصفوفة NumPy أو متجه PyTorch، يجب أن يكون شكل كل صوت (C, T)، حيث C هو عدد القنوات، وT هو طول العينة للصوت.
  • return_tensors (str أو TensorType, اختياري) — إذا تم تعيينه، فسيُعاد تينسورات من إطار عمل محدد. القيم المقبولة هي:
    • 'pt': إرجاع كائنات torch.Tensor من PyTorch.
    • 'np': إرجاع كائنات np.ndarray من NumPy.
  • **kwargs (ProcessingKwargs، اختياري) — خيارات معالجة إضافية لكل نمط (نص، صور، مقاطع فيديو، صوت). تُدرج المعلمات الخاصة بالنموذج أعلاه؛ راجع فئة TypedDict للحصول على القائمة الكاملة للحجج المدعومة.

ChineseCLIPModel

فئة transformers.ChineseCLIPModel

< >

( config: ChineseCLIPConfig )

المعاملات

  • config (ChineseCLIPConfig) — فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. لا يؤدي التهيئة باستخدام ملف الإعداد إلى تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة from_pretrained() لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Clip الصيني الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من PreTrainedModel. راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التحميل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضًا فئة فرعية من torch.nn.Module في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonereturn_loss: bool | None = Noneinterpolate_pos_encoding: bool = False**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → ChineseCLIPOutput or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

  • input_ids (torch.LongTensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا.

    يمكن الحصول على الفهارس باستخدام AutoTokenizer. راجع PreTrainedTokenizer.encode() و PreTrainedTokenizer.call() للتفاصيل.

    ما هي معرّفات الإدخال؟

  • 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 ChineseCLIPImageProcessor. راجع ChineseCLIPImageProcessor.call() للتفاصيل (ChineseCLIPProcessor يستخدم ChineseCLIPImageProcessor لمعالجة الصور).
  • attention_mask (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. القيم المختارة للقناع هي [0, 1]:
    • 1 للرموز التي لم تُقنَّع،
    • 0 للرموز التي تم إخفاؤها.

    ما هي أقنعة الانتباه؟

  • token_type_ids (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات رموز المقاطع لتحديد الجزء الأول والثاني من المدخلات. يتم اختيار المؤشرات من [0, 1]:
    • 0 يتوافق مع رمز sentence A،
    • 1 يتوافق مع رمز sentence B.

    ما هي معرّفات أنواع الرموز؟

  • position_ids (torch.LongTensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها ضمن النطاق [0, config.n_positions - 1].

    ما هي معرّفات المواقع؟

  • return_loss (bool، اختياري) — ما إذا كان يجب إرجاع خسارة التباين أم لا.
  • interpolate_pos_encoding (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان سيتم استيفاء ترميزات المواقع المُدرَّبة مسبقًا.

يعيد

ChineseCLIPOutput أو tuple(torch.Tensor)

ChineseCLIPOutput أو مجموعة (tuple) من torch.Tensor (إذا تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على الإعداد (ChineseCLIPConfig) والمدخلات.

تتجاوز طريقة ChineseCLIPModel 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.

  • loss (torch.Tensor of shape (1,), اختياري, يُعاد عندما يكون return_loss هو True) — خسارة تباينية لتقدير التشابه بين الصورة والنص.
  • logits_per_image (torch.Tensor من الشكل (image_batch_size, text_batch_size)) — درجات ضرب النقاط المُقيَّسة بين image_embeds وtext_embeds. يمثل هذا درجات التشابه بين الصورة والنص.
  • logits_per_text (torch.Tensor من الشكل (text_batch_size, image_batch_size)) — درجات ضرب النقطة المُقيَّسة بين text_embeds وimage_embeds. يمثل هذا درجات التشابه بين النص والصورة.
  • text_embeds (torch.Tensor من الشكل (batch_size, output_dim) — تمثيلات النص (embeddings) التي تم الحصول عليها من خلال تطبيق طبقة الإسقاط (projection layer) على المخرجات المجمعة (pooled output) لـ ChineseCLIPTextModel.
  • image_embeds (torch.Tensor من الشكل (batch_size, output_dim) — تمثيلات الصور التي تم الحصول عليها من خلال تطبيق طبقة الإسقاط على المخرجات المجمعة لـ ChineseCLIPVisionModel.
  • text_model_output (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling، اختياري) — مخرجات ChineseCLIPTextModel.
  • vision_model_output (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling، اختياري) — مخرجات ChineseCLIPVisionModel.

أمثلة:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, ChineseCLIPModel
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model = ChineseCLIPModel.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16")

>>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/pokemon.jpeg"
>>> image = load_image(url)

>>> inputs = processor(text=["杰尼龟", "妙蛙种子", "小火龙", "皮卡丘"], images=image, return_tensors="pt", padding=True)

>>> with torch.inference_mode():
...     outputs = model(**inputs)
>>> logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
>>> probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # we can take the softmax to get the label probabilities

get_text_features

< >

( input_ids: Tensorattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

  • input_ids (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length)) — مؤشرات رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على المؤشرات باستخدام AutoTokenizer. راجع PreTrainedTokenizer.encode() و PreTrainedTokenizer.call() للتفاصيل. ما هي معرّفات الإدخال؟

    يمكن الحصول على الفهارس باستخدام AutoTokenizer. راجع PreTrainedTokenizer.encode() و PreTrainedTokenizer.call() للتفاصيل.

    ما هي معرّفات الإدخال؟

  • attention_mask (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. القيم المختارة للقناع هي [0, 1]:
    • 1 للرموز التي لم تُقنَّع،
    • 0 للرموز التي تم إخفاؤها.

    ما هي أقنعة الانتباه؟

  • token_type_ids (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات رموز المقاطع لتحديد الجزء الأول والثاني من المدخلات. يتم اختيار المؤشرات من [0, 1]:
    • 0 يتوافق مع رمز sentence A،
    • 1 يتوافق مع رمز sentence B.

    ما هي معرّفات أنواع الرموز؟

  • position_ids (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها ضمن النطاق [0, config.n_positions - 1].

    ما هي معرّفات المواقع؟

يعيد

BaseModelOutputWithPooling أو tuple(torch.Tensor)

BaseModelOutputWithPooling أو مجموعة مرتبة من torch.Tensor (إذا تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على الإعداد (ChineseCLIPConfig) والمدخلات.

  • last_hidden_state (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — تسلسل حالات مخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

  • pooler_output (torch.Tensor من الشكل (batch_size, hidden_size)) — حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول من التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. تُدرَّب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.

  • 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 لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.

  • attentions (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

أمثلة:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, ChineseCLIPModel

>>> model = ChineseCLIPModel.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16")

>>> inputs = tokenizer(["杰尼龟", "妙蛙种子", "小火龙", "皮卡丘"], padding=True, return_tensors="pt")
>>> with torch.inference_mode():
...     text_features = model.get_text_features(**inputs)
>>> text_features = text_features / text_features.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True)

get_image_features

< >

( pixel_values: Tensorinterpolate_pos_encoding: bool = False**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

  • pixel_values (torch.Tensor من الشكل (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — المصفوفات المقابلة للصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام ChineseCLIPImageProcessor. راجع ChineseCLIPImageProcessor.call() للتفاصيل (ChineseCLIPProcessor يستخدم ChineseCLIPImageProcessor لمعالجة الصور).
  • interpolate_pos_encoding (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان سيتم استيفاء ترميزات المواقع المُدرَّبة مسبقًا.

يعيد

BaseModelOutputWithPooling أو tuple(torch.Tensor)

BaseModelOutputWithPooling أو مجموعة مرتبة من torch.Tensor (إذا تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على الإعداد (ChineseCLIPConfig) والمدخلات.

  • last_hidden_state (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — تسلسل حالات مخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

  • pooler_output (torch.Tensor من الشكل (batch_size, hidden_size)) — حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول من التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. تُدرَّب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.

  • 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 لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.

  • attentions (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

أمثلة:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, ChineseCLIPModel
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model = ChineseCLIPModel.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16")

>>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/pokemon.jpeg"
>>> image = load_image(url)

>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> with torch.inference_mode():
...     image_features = model.get_image_features(**inputs)
>>> image_features = image_features / image_features.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True)

ChineseCLIPTextModel

فئة transformers.ChineseCLIPTextModel

< >

( config: ChineseCLIPTextConfigadd_pooling_layer = True )

المعاملات

  • config (ChineseCLIPTextConfig) — فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. لا يؤدي التهيئة باستخدام ملف الإعداد إلى تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة from_pretrained() لتحميل أوزان النموذج.
  • add_pooling_layer (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب إضافة طبقة تجميع

نموذج النص من CHINESE_CLIP دون أي رأس أو إسقاط في الأعلى.

يرث هذا النموذج من PreTrainedModel. راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التحميل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضًا فئة فرعية من torch.nn.Module في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = 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] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

  • input_ids (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على المؤشرات باستخدام AutoTokenizer. راجع PreTrainedTokenizer.encode() و PreTrainedTokenizer.call() للتفاصيل. ما هي معرّفات الإدخال؟

    يمكن الحصول على الفهارس باستخدام AutoTokenizer. راجع PreTrainedTokenizer.encode() و PreTrainedTokenizer.call() للتفاصيل.

    ما هي معرّفات الإدخال؟

  • attention_mask (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. القيم المختارة للقناع هي [0, 1]:
    • 1 للرموز التي لم تُقنَّع،
    • 0 للرموز التي تم إخفاؤها.

    ما هي أقنعة الانتباه؟

  • token_type_ids (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات رموز المقاطع لتحديد الجزء الأول والثاني من المدخلات. يتم اختيار المؤشرات من [0, 1]:
    • 0 يتوافق مع رمز sentence A،
    • 1 يتوافق مع رمز sentence B.

    ما هي معرّفات أنواع الرموز؟

  • position_ids (torch.Tensor بشكل (batch_size, sequence_length), اختياري) — مؤشرات مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها ضمن النطاق [0, config.n_positions - 1].

    ما هي معرّفات المواقع؟

  • inputs_embeds (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)، اختياري) — اختياريًا، بدلاً من تمرير input_ids، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرة. وهذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس input_ids إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

يعيد

BaseModelOutputWithPooling أو tuple(torch.Tensor)

BaseModelOutputWithPooling أو مجموعة مرتبة من torch.Tensor (إذا تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على الإعداد (ChineseCLIPConfig) والمدخلات.

تتجاوز طريقة ChineseCLIPTextModel 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.

  • last_hidden_state (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — تسلسل حالات مخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

  • pooler_output (torch.Tensor من الشكل (batch_size, hidden_size)) — حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول من التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. تُدرَّب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.

  • 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 لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.

  • attentions (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

أمثلة:

>>> from transformers import AutoTokenizer, ChineseCLIPTextModel

>>> model = ChineseCLIPTextModel.from_pretrained("openai/chinese_clip-vit-base-patch32")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/chinese_clip-vit-base-patch32")

>>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="pt")

>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
>>> pooled_output = outputs.pooler_output  # pooled (EOS token) states

ChineseCLIPVisionModel

فئة transformers.ChineseCLIPVisionModel

< >

( config: ChineseCLIPVisionConfig )

المعاملات

  • config (ChineseCLIPVisionConfig) — 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() لتحميل أوزان النموذج.

نموذج الرؤية من CHINESE_CLIP دون أي رأس أو إسقاط في الأعلى.

يرث هذا النموذج من PreTrainedModel. راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التحميل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضًا فئة فرعية من torch.nn.Module في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

forward

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinterpolate_pos_encoding: bool | None = False**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

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 ChineseCLIPImageProcessor. راجع ChineseCLIPImageProcessor.call() للتفاصيل (ChineseCLIPProcessor يستخدم ChineseCLIPImageProcessor لمعالجة الصور).
  • interpolate_pos_encoding (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — ما إذا كان سيتم استيفاء ترميزات المواقع المُدرَّبة مسبقًا.

يعيد

BaseModelOutputWithPooling أو tuple(torch.Tensor)

BaseModelOutputWithPooling أو مجموعة مرتبة من torch.Tensor (إذا تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على الإعداد (ChineseCLIPConfig) والمدخلات.

تتجاوز طريقة ChineseCLIPVisionModel 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.

  • last_hidden_state (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — تسلسل حالات مخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

  • pooler_output (torch.Tensor من الشكل (batch_size, hidden_size)) — حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول من التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. تُدرَّب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.

  • 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 لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.

  • attentions (tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

أمثلة:

>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import CLIPProcessor, ChineseCLIPVisionModel

>>> model = ChineseCLIPVisionModel.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16")
>>> processor = CLIPProcessor.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16")

>>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/pokemon.jpeg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
>>> pooled_output = outputs.pooler_output  # pooled CLS states
Update on GitHub

←Chameleon CLIP→