Transformers documentation
CLIP
이 모델은 2021-02-26에 HF papers에 게시되었으며, 2021-05-12에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.
CLIP
CLIP은 컴퓨터 비전 모델을 학습할 때 고정된 객체 카테고리 수라는 한계를 극복하고자 개발된 멀티모달 비전 및 언어 모델입니다. CLIP은 400M개의 (이미지, 텍스트) 쌍을 함께 학습시켜 원시 텍스트로부터 이미지를 직접 학습합니다. 이러한 규모의 사전 학습은 다운스트림 작업으로의 제로샷 전이를 가능하게 합니다. CLIP은 이미지 인코더와 텍스트 인코더를 사용하여 시각적 특징과 텍스트 특징을 추출합니다. 두 특징은 동일한 차원 수를 가진 잠재 공간으로 투영되며, 그 내적(dot product)이 유사도 점수를 제공합니다.
모든 원본 CLIP 체크포인트는 OpenAI 조직에서 찾을 수 있습니다.
CLIP를 다양한 이미지 및 언어 작업에 적용하는 방법에 대한 추가 예제는 오른쪽 사이드바의 CLIP 모델들을 클릭하여 확인하세요.
use_kernels=True를 from_pretrained()에 설정하여 Hub의 최적화 커널로 지원되는 레이어를 대체합니다. 자세한 내용은 커널 로딩을 참고하세요.
아래 예제는 Pipeline 또는 AutoModel 클래스를 사용하여 여러 텍스트 설명과 이미지 간의 유사도 점수를 계산하는 방법을 보여줍니다.
from transformers import pipeline
clip = pipeline(
task="zero-shot-image-classification",
model="openai/clip-vit-base-patch32",
device=0
)
labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"]
clip("http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg", candidate_labels=labels)import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoModel, AutoProcessor
model = AutoModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32", attn_implementation="sdpa", device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"]
inputs = processor(text=labels, images=image, return_tensors="pt", padding=True).to(model.device)
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
most_likely_idx = probs.argmax(dim=1).item()
most_likely_label = labels[most_likely_idx]
print(f"Most likely label: {most_likely_label} with probability: {probs[0][most_likely_idx].item():.3f}")The input is a single word "Notes". 참고
- 모델을 위해 이미지를 리사이즈(또는 리스케일)하고 정규화하려면 CLIPImageProcessor를 사용하세요.
CLIPConfig
클래스 transformers.CLIPConfig
< 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 = Nonetext_config: dict | transformers.models.clip.configuration_clip.CLIPTextConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.models.clip.configuration_clip.CLIPVisionConfig | None = Noneprojection_dim: int | None = 512logit_scale_init_value: float | int | None = 2.6592initializer_factor: float | None = 1.0 )
매개변수
- text_config (
dict, 선택) — CLIPTextConfig를 초기화하는 데 사용되는 설정 옵션의 사전입니다. - vision_config (
dict, 선택) — CLIPVisionConfig를 초기화하는 데 사용되는 설정 옵션의 사전입니다. - projection_dim (
int, 선택 사항, 기본값512) — 텍스트 및 비전 투영 레이어의 차원입니다. - logit_scale_init_value (
float | int, 선택 사항, 기본값 2.6592) — logit_scale 매개변수의 초기 값입니다. 기본값은 원래 CLIP 구현에 따라 사용됩니다. - initializer_factor (
float, 선택 사항, 기본값1.0) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 계수입니다(1로 유지해야 하며, 초기화 테스트를 위해 내부적으로 사용됨).
이것은 CLIPModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Clip 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 openai/clip-vit-base-patch32와 유사한 설정이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
예:
>>> from transformers import CLIPConfig, CLIPModel
>>> # Initializing a CLIPConfig with openai/clip-vit-base-patch32 style configuration
>>> configuration = CLIPConfig()
>>> # Initializing a CLIPModel (with random weights) from the openai/clip-vit-base-patch32 style configuration
>>> model = CLIPModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
>>> # We can also initialize a CLIPConfig from a CLIPTextConfig and a CLIPVisionConfig
>>> from transformers import CLIPTextConfig, CLIPVisionConfig
>>> # Initializing a CLIPText and CLIPVision configuration
>>> config_text = CLIPTextConfig()
>>> config_vision = CLIPVisionConfig()
>>> config = CLIPConfig(text_config=config_text, vision_config=config_vision)CLIPTextConfig
클래스 transformers.CLIPTextConfig
< 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 = Nonevocab_size: int = 49408hidden_size: int = 512intermediate_size: int = 2048projection_dim: int | None = 512num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 8max_position_embeddings: int = 77hidden_act: str = 'quick_gelu'layer_norm_eps: float | None = 1e-05attention_dropout: int | float | None = 0.0initializer_range: float = 0.02initializer_factor: float | None = 1.0pad_token_id: int | None = 1bos_token_id: int | None = 49406eos_token_id: int | list[int] | None = 49407 )
매개변수
- vocab_size (
int, 선택 사항, 기본값49408) — 모델의 어휘 크기입니다.input_ids로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다. - hidden_size (
int, 선택 사항, 기본값512) — 숨겨진 표현의 차원입니다. - intermediate_size (
int, 선택 사항, 기본값2048) — MLP 표현의 차원입니다. - projection_dim (
int, 선택 사항, 기본값512) — 텍스트 및 비전 투영 레이어의 차원입니다. - num_hidden_layers (
int, 선택 사항, 기본값12) — Transformer 디코더의 숨겨진 레이어 수. - num_attention_heads (
int, 선택 사항, 기본값8) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다. - max_position_embeddings (
int, 선택 사항, 기본값77) — 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다. - hidden_act (
str, 선택 사항, 기본값quick_gelu) — 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어,"gelu","relu","silu"등이 있습니다. - layer_norm_eps (
float, 선택 사항, 기본값1e-05) — 레이어 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다. - attention_dropout (
Union[int, float], 선택 사항, 기본값0.0) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다. - initializer_range (
float, 선택 사항, 기본값0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다. - initializer_factor (
float, 선택 사항, 기본값1.0) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 계수입니다(1로 유지해야 하며, 초기화 테스트를 위해 내부적으로 사용됨). - pad_token_id (
int, 선택 사항, 기본값1) — 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다. - bos_token_id (
int, 선택 사항, 기본값49406) — 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다. - eos_token_id (
Union[int, list[int]], 선택 사항, 기본값49407) — 어휘에서 스트림 종료(end-of-stream)에 사용되는 토큰 ID입니다.
이것은 CLIPModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Clip 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 openai/clip-vit-base-patch32와 유사한 설정이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
예:
>>> from transformers import CLIPTextConfig, CLIPTextModel
>>> # Initializing a CLIPTextConfig with openai/clip-vit-base-patch32 style configuration
>>> configuration = CLIPTextConfig()
>>> # Initializing a CLIPTextModel (with random weights) from the openai/clip-vit-base-patch32 style configuration
>>> model = CLIPTextModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configCLIPVisionConfig
클래스 transformers.CLIPVisionConfig
< 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 = 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 )
매개변수
- hidden_size (
int, 선택 사항, 기본값768) — 숨겨진 표현의 차원입니다. - intermediate_size (
int, 선택 사항, 기본값3072) — MLP 표현의 차원입니다. - projection_dim (
int, 선택 사항, 기본값512) — 텍스트 및 비전 투영 레이어의 차원입니다. - num_hidden_layers (
int, 선택 사항, 기본값12) — Transformer 디코더의 숨겨진 레이어 수. - num_attention_heads (
int, 선택 사항, 기본값12) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다. - num_channels (
int, 선택 사항, 기본값3) — 입력 채널의 수입니다. - image_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], 선택 사항, 기본값224) — 각 이미지의 크기(해상도). - patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], 선택 사항, 기본값32) — 각 패치의 크기(해상도)입니다. - hidden_act (
str, 선택 사항, 기본값quick_gelu) — 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어,"gelu","relu","silu"등이 있습니다. - layer_norm_eps (
float, 선택 사항, 기본값1e-05) — 레이어 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다. - attention_dropout (
Union[int, float], 선택 사항, 기본값0.0) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다. - initializer_range (
float, 선택 사항, 기본값0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다. - initializer_factor (
float, 선택 사항, 기본값1.0) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 계수입니다(1로 유지해야 하며, 초기화 테스트를 위해 내부적으로 사용됨).
이것은 CLIPModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Clip 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 openai/clip-vit-base-patch32와 유사한 설정이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
예:
>>> from transformers import CLIPVisionConfig, CLIPVisionModel
>>> # Initializing a CLIPVisionConfig with openai/clip-vit-base-patch32 style configuration
>>> configuration = CLIPVisionConfig()
>>> # Initializing a CLIPVisionModel (with random weights) from the openai/clip-vit-base-patch32 style configuration
>>> model = CLIPVisionModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configCLIPTokenizer
클래스 transformers.CLIPTokenizer
< source >( vocab: str | dict[str, int] | None = Nonemerges: str | list[str] | None = Noneunk_token: str = '<|endoftext|>'bos_token: str = '<|startoftext|>'eos_token: str = '<|endoftext|>'pad_token: str = '<|endoftext|>'**kwargs )
매개변수
- vocab (
str,dict또는list, 선택) — 토크나이저에 사용할 어휘 사전입니다. - merges (
str또는list, 선택 사항) — BPE 토크나이저에 사용할 Merges 목록입니다. - unk_token (
str, 선택 사항, 기본값"<|endoftext|>") — 미지의 토큰입니다. 어휘에 없는 토큰은 ID로 변환할 수 없으므로, 대신 이 토큰으로 설정됩니다. - bos_token (
str, 선택 사항, 기본값"<|startoftext|>") — 시퀀스 시작 토큰입니다. - eos_token (
str, 선택 사항, 기본값"<|endoftext|>") — 시퀀스 종료 토큰입니다. - pad_token (
str, 선택 사항, 기본값"<|endoftext|>") — 패딩에 사용되는 토큰입니다. 예를 들어, 길이가 다른 시퀀스를 배치(batching)할 때 사용됩니다.
HuggingFace의 tokenizers 라이브러리를 기반으로 CLIP 토크나이저를 구성합니다. 바이트 수준의 Byte-Pair-Encoding을 기반으로 합니다.
이 토크나이저는 대부분의 주요 메서드를 포함하고 있는 TokenizersBackend를 상속합니다. 해당 메서드에 대한 자세한 내용은 이 상위 클래스를 참고하세요.
get_special_tokens_mask
< source >( token_ids_0: list[int]token_ids_1: list[int] | None = Nonealready_has_special_tokens: bool = False ) → A list of integers in the range [0, 1]
…
빠른 토크나이저의 경우, 데이터 콜레이터는 이미 포맷된 시퀀스에 대한 마스크를 생성하기 위해 already_has_special_tokens=True를 전달하여 이 함수를 호출합니다. 이 경우 all_special_ids에 대한 멤버십을 확인하여 마스크를 계산합니다.
CLIPImageProcessor
클래스 transformers.CLIPImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
매개변수
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, 선택 사항, 기본값True) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부. - do_resize (
bool, kwargs, 선택 사항, 기본값True) — 이미지를 리사이즈할지 여부. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값{'shortest_edge' -- 224}): 모델에 입력되는 최대 차원을 설명합니다. - default_to_square (
bool, kwargs, 선택 사항, 기본값False) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값{'height' -- 224, 'width': 224}):center_crop을 적용한 후의 출력 이미지 크기입니다. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, 기본값3) — 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다.PILImageResamplingenum 중 하나를 사용할 수 있습니다.do_resize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - do_rescale (
bool, kwargs, 선택, 기본값True) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부. - rescale_factor (
float, kwargs, 선택 사항, 기본값0.00392156862745098) —do_rescale이True로 설정된 경우 이미지를 재조정(rescale)하는 데 사용할 재조정 계수입니다. - do_normalize (
bool, kwargs, 선택, 기본값True) — 이미지를 정규화할지 여부. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다.do_normalize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차입니다.do_normalize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할{"height": int, "width" int}크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다.pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다.do_pad=True.일 때만 적용됩니다. - do_center_crop (
bool, kwargs, 선택, 기본값True) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) —ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:"channels_first"또는ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지."channels_last"또는ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지."none"또는ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
CLIPImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.
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
매개변수
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 사이인 이미지를 전달하는 경우do_rescale=False로 설정하세요. - image_like_kwargs (
dict[str, Any], 선택) — 추가 이미지 유사 입력을 전처리할 때 사용하는 개발자용 플래그입니다. 입력을 kwarg로 전달하는 것이 작동하지 않는 경우에만 사용하세요. 예를 들어,preprocess(images, masks=masks)가 권장되는 옵션이지만 일부 모델에서는 인자 우선순위 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 대신preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})를 사용할 수 있습니다. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다. - do_resize (
bool, kwargs, 선택) — 이미지를 리사이즈할지 여부. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다. - default_to_square (
bool, kwargs, 선택 사항) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) —center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 이미지를 리사이즈할 경우 사용할 리샘플링 필터입니다. 이는PILImageResamplingenum 중 하나일 수 있습니다.do_resize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - do_rescale (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부입니다. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) —do_rescale이True로 설정된 경우 이미지를 리스케일하기 위한 리스케일 팩터입니다. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — 이미지를 정규화할지 여부. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다.do_normalize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차.do_normalize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할{"height": int, "width" int}크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다.pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다.do_pad=True.일 때만 적용됩니다. - do_center_crop (
bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) —ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:"channels_first"또는ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지."channels_last"또는ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지."none"또는ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
반환값
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — call 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리(‘pixel_values’ 등). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], 선택 사항) — 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type를 지정할 수 있습니다.
이미지 또는 이미지 배치(batch)를 전처리합니다.
CLIPImageProcessorPil
클래스 transformers.CLIPImageProcessorPil
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
매개변수
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, 선택 사항, 기본값True) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부. - do_resize (
bool, kwargs, 선택 사항, 기본값True) — 이미지를 리사이즈할지 여부. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값{'shortest_edge' -- 224}): 모델에 입력되는 최대 차원을 설명합니다. - default_to_square (
bool, kwargs, 선택 사항, 기본값False) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값{'height' -- 224, 'width': 224}):center_crop을 적용한 후의 출력 이미지 크기입니다. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, 기본값3) — 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다.PILImageResamplingenum 중 하나를 사용할 수 있습니다.do_resize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - do_rescale (
bool, kwargs, 선택, 기본값True) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부. - rescale_factor (
float, kwargs, 선택 사항, 기본값0.00392156862745098) —do_rescale이True로 설정된 경우 이미지를 재조정(rescale)하는 데 사용할 재조정 계수입니다. - do_normalize (
bool, kwargs, 선택, 기본값True) — 이미지를 정규화할지 여부. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다.do_normalize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차입니다.do_normalize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할{"height": int, "width" int}크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다.pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다.do_pad=True.일 때만 적용됩니다. - do_center_crop (
bool, kwargs, 선택, 기본값True) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) —ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:"channels_first"또는ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지."channels_last"또는ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지."none"또는ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
CLIPImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.
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
매개변수
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 사이인 이미지를 전달하는 경우do_rescale=False로 설정하세요. - image_like_kwargs (
dict[str, Any], 선택) — 추가 이미지 유사 입력을 전처리할 때 사용하는 개발자용 플래그입니다. 입력을 kwarg로 전달하는 것이 작동하지 않는 경우에만 사용하세요. 예를 들어,preprocess(images, masks=masks)가 권장되는 옵션이지만 일부 모델에서는 인자 우선순위 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 대신preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})를 사용할 수 있습니다. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다. - do_resize (
bool, kwargs, 선택) — 이미지를 리사이즈할지 여부. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다. - default_to_square (
bool, kwargs, 선택 사항) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) —center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 이미지를 리사이즈할 경우 사용할 리샘플링 필터입니다. 이는PILImageResamplingenum 중 하나일 수 있습니다.do_resize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - do_rescale (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부입니다. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) —do_rescale이True로 설정된 경우 이미지를 리스케일하기 위한 리스케일 팩터입니다. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — 이미지를 정규화할지 여부. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다.do_normalize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차.do_normalize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할{"height": int, "width" int}크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다.pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다.do_pad=True.일 때만 적용됩니다. - do_center_crop (
bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) —ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:"channels_first"또는ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지."channels_last"또는ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지."none"또는ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
반환값
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — call 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리(‘pixel_values’ 등). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], 선택 사항) — 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type를 지정할 수 있습니다.
이미지 또는 이미지 배치(batch)를 전처리합니다.
CLIPProcessor
클래스 transformers.CLIPProcessor
< source >( image_processor = Nonetokenizer = None**kwargs )
이미지 프로세서와 토크나이저를 단일 프로세서로 감싸는 CLIPProcessor를 생성합니다.
CLIPProcessor는 CLIPImageProcessor와 CLIPTokenizer의 모든 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 ~CLIPImageProcessor와 ~CLIPTokenizer를 참고하세요.
__call__
< source >( 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'> )
매개변수
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], 선택) — 전처리할 이미지입니다. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 사이인 이미지를 전달하는 경우do_rescale=False로 설정하세요. - text (
Union[str, list[str], list[list[str]]], 선택 사항) — 인코딩할 시퀀스 또는 시퀀스 배치입니다. 각 시퀀스는 문자열 또는 문자열 목록(사전 토큰화된 문자열)일 수 있습니다. 사전 토큰화된 입력을 전달하는 경우, 배치 입력과의 혼동을 피하기 위해is_split_into_words=True를 설정하세요. - 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]]], 선택) — 전처리할 비디오입니다. 픽셀 값이 0에서 255 범위를 가지는 단일 비디오 또는 비디오 배치(batch)를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위를 가지는 비디오를 전달하는 경우do_rescale=False로 설정하십시오. - audio (
Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], 선택 사항) — 준비할 오디오 또는 오디오 배치입니다. 각 오디오는 NumPy 배열 또는 PyTorch 텐서일 수 있습니다. NumPy 배열/PyTorch 텐서의 경우, 각 오디오의 shape은 (C, T)여야 하며, 여기서 C는 채널 수, T는 오디오의 샘플 길이입니다. - return_mm_token_type_ids (
bool, kwargs) — 멀티모달 플레이스홀더 토큰의 위치를 나타내는 멀티모달 토큰 타입 ID를 반환할지 여부입니다. - return_text_replacement_offsets (
bool, kwargs) — 각 멀티모달 플레이스홀더와 그 대체 문자열의 문자 오프셋을 반환할지 여부입니다. - return_tensors (
str또는 TensorType, 선택 사항) — 설정된 경우, 특정 프레임워크의 텐서를 반환합니다. 허용되는 값은 다음과 같습니다:'pt': PyTorchtorch.Tensor객체를 반환합니다.'np': NumPynp.ndarray객체를 반환합니다.
- **kwargs (ProcessingKwargs, 선택) — 각 모달리티(텍스트, 이미지, 비디오, 오디오)에 대한 추가 처리 옵션입니다. 모델별 매개변수는 위에 나열되어 있으며, 지원되는 인수의 전체 목록은 TypedDict 클래스를 참조하세요.
CLIPModel
class transformers.CLIPModel
< source >( config: CLIPConfig )
매개변수
- config (CLIPConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 기본 Clip Model입니다.
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: 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'> ) → CLIPOutput or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.LongTensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size), 선택 사항) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 CLIPImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 CLIPImageProcessor.call()를 참조하세요 (CLIPProcessor는 이미지 처리에 CLIPImageProcessor를 사용합니다). - attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- position_ids (
torch.LongTensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 위치 임베딩에서 각 입력 시퀀스 토큰의 위치 인덱스. 범위[0, config.n_positions - 1]. - return_loss (
bool, 선택) — contrastive loss를 반환할지 여부. - interpolate_pos_encoding (
bool, 선택 사항, 기본값False) — 사전 학습된 위치 인코딩을 보간할지 여부입니다.
반환값
CLIPOutput 또는 tuple(torch.Tensor)
CLIPConfig 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 CLIPOutput 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되거나 config.return_dict=False인 경우).
CLIPModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
- loss (
torch.Tensor, shape(1,), 선택 사항,return_loss가True일 때 반환됨) — 이미지-텍스트 유사도를 위한 Contrastive loss. - logits_per_image (
torch.Tensor, shape(image_batch_size, text_batch_size)) —image_embeds와text_embeds사이의 스케일된 도트 프로덕트 점수입니다. 이는 이미지-텍스트 유사도 점수를 나타냅니다. - logits_per_text (
torch.Tensor, shape(text_batch_size, image_batch_size)) —text_embeds와image_embeds사이의 스케일된 도트 프로덕트 점수입니다. 이는 텍스트-이미지 유사도 점수를 나타냅니다. - text_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, output_dim) — CLIPTextModel의 풀링된 출력에 투영 계층을 적용하여 얻은 텍스트 임베딩입니다. - image_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, output_dim) — CLIPVisionModel의 풀링된 출력에 투영 계층을 적용하여 얻은 이미지 임베딩입니다. - text_model_output (
~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, 선택) — CLIPTextModel의 출력입니다. - vision_model_output (
~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, 선택) — CLIPVisionModel의 출력입니다.
예:
>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, CLIPModel
>>> from transformers.image_utils import load_image
>>> model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = load_image(url)
>>> inputs = processor(
... text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], 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 probabilitiesget_text_features
< source >( input_ids: Tensorattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length)) — 어휘 사전에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 Padding은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- position_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 입력 시퀀스 토큰의 위치 임베딩에서 각 토큰의 위치 인덱스. 범위는[0, config.n_positions - 1].
반환값
BaseModelOutputWithPooling 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPooling (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(CLIPConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.pooler_output (
torch.Tensor, shape(batch_size, hidden_size)) — 보조 사전 학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 후의 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전 학습 동안 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, CLIPModel
>>> model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="pt")
>>> with torch.inference_mode():
... text_features = model.get_text_features(**inputs)get_image_features
< source >( pixel_values: Tensorinterpolate_pos_encoding: bool = False**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 CLIPImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 CLIPImageProcessor.call()를 참조하세요 (CLIPProcessor는 이미지 처리에 CLIPImageProcessor를 사용합니다). - interpolate_pos_encoding (
bool, 선택 사항, 기본값False) — 사전 학습된 위치 인코딩을 보간할지 여부입니다.
반환값
BaseModelOutputWithPooling 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPooling (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(CLIPConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.pooler_output (
torch.Tensor, shape(batch_size, hidden_size)) — 보조 사전 학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 후의 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전 학습 동안 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, CLIPModel
>>> from transformers.image_utils import load_image
>>> model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = load_image(url)
>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> with torch.inference_mode():
... image_features = model.get_image_features(**inputs)CLIPTextModel
클래스 transformers.CLIPTextModel
< source >( config: CLIPTextConfig )
매개변수
- config (CLIPTextConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
CLIP의 텍스트 모델로, 상단에 헤드나 투영이 없는 상태입니다.
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- position_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 입력 시퀀스 토큰의 위치 임베딩에서 각 토큰의 위치 인덱스. 범위는[0, config.n_positions - 1].
반환값
BaseModelOutputWithPooling 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPooling (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(CLIPConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
CLIPTextModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.pooler_output (
torch.Tensor, shape(batch_size, hidden_size)) — 보조 사전 학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 후의 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전 학습 동안 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> from transformers import AutoTokenizer, CLIPTextModel
>>> model = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/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) statesCLIPTextModelWithProjection
class transformers.CLIPTextModelWithProjection
< source >( config: CLIPTextConfig )
매개변수
- config (CLIPTextConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
Clip Model에 투영 레이어(projection layer)가 위에 있는 모델(풀링된 출력 위에 선형 레이어가 있는 경우).
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CLIPTextModelOutput or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- input_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 어휘(input vocabulary)에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. 기본적으로 패딩은 무시됩니다.AutoTokenizer를 사용하여 인덱스를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedTokenizer.encode() 및 PreTrainedTokenizer.call()를 참조하세요.
- attention_mask (
torch.Tensor형상이(batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 마스크되지 않은 토큰은 1, 마스크된 토큰은 0. attention mask란 무엇인가요?[0, 1]:- 마스크되지 않은 토큰에 대해 1
- 마스크된 토큰에 대해 0
- position_ids (
torch.Tensor의 shape(batch_size, sequence_length), , 선택 사항) — 입력 시퀀스 토큰의 위치 임베딩에서 각 토큰의 위치 인덱스. 범위는[0, config.n_positions - 1].
반환값
CLIPTextModelOutput 또는 tuple(torch.Tensor)
CLIPTextModelOutput 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(CLIPConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
CLIPTextModelWithProjection의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
text_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, output_dim), 선택 사항, 모델이with_projection=True로 초기화되었을 때 반환됨) — pooler_output에 투영 계층을 적용하여 얻은 텍스트 임베딩입니다.last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.hidden_states (
tuple[torch.Tensor, ...], 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩의 출력에 대한 것 1개 + 각 레이어의 출력에 대한 것 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple[torch.Tensor, ...], 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, CLIPTextModelWithProjection
>>> model = CLIPTextModelWithProjection.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="pt")
>>> with torch.inference_mode():
... outputs = model(**inputs)
>>> text_embeds = outputs.text_embedsCLIPVisionModelWithProjection
class transformers.CLIPVisionModelWithProjection
< source >( config: CLIPVisionConfig )
매개변수
- config (CLIPVisionConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
Clip Model에 투영 레이어(projection layer)가 위에 있는 모델(풀링된 출력 위에 선형 레이어가 있는 경우).
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinterpolate_pos_encoding: bool = False**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CLIPVisionModelOutput or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size), 선택 사항) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 CLIPImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 CLIPImageProcessor.call()를 참조하세요 (CLIPProcessor는 이미지 처리에 CLIPImageProcessor를 사용합니다). - interpolate_pos_encoding (
bool, 선택 사항, 기본값False) — 사전 학습된 위치 인코딩을 보간할지 여부입니다.
반환값
CLIPVisionModelOutput 또는 tuple(torch.Tensor)
CLIPVisionModelOutput 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(CLIPConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
CLIPVisionModelWithProjection의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
image_embeds (
torch.Tensor, shape(batch_size, output_dim), 선택 사항, 모델이with_projection=True로 초기화될 때 반환됨) — pooler_output에 투영 계층을 적용하여 얻은 이미지 임베딩입니다.last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.hidden_states (
tuple[torch.Tensor, ...], 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩의 출력에 대한 것 1개 + 각 레이어의 출력에 대한 것 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple[torch.Tensor, ...], 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, CLIPVisionModelWithProjection
>>> from transformers.image_utils import load_image
>>> model = CLIPVisionModelWithProjection.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = load_image(url)
>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> with torch.inference_mode():
... outputs = model(**inputs)
>>> image_embeds = outputs.image_embedsCLIPVisionModel
클래스 transformers.CLIPVisionModel
< source >( config: CLIPVisionConfig )
매개변수
- config (CLIPVisionConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
상단 헤드나 투영이 없는 CLIP의 비전 모델입니다.
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinterpolate_pos_encoding: bool | None = False**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size), 선택 사항) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 CLIPImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 CLIPImageProcessor.call()를 참조하세요 (CLIPProcessor는 이미지 처리에 CLIPImageProcessor를 사용합니다). - interpolate_pos_encoding (
bool, 선택 사항, 기본값False) — 사전 학습된 위치 인코딩을 보간할지 여부입니다.
반환값
BaseModelOutputWithPooling 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 BaseModelOutputWithPooling (return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(CLIPConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
CLIPVisionModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.pooler_output (
torch.Tensor, shape(batch_size, hidden_size)) — 보조 사전 학습 작업을 위해 사용되는 레이어들을 통해 추가 처리된 시퀀스의 첫 번째 토큰(분류 토큰)의 마지막 레이어 hidden-state입니다. 예를 들어 BERT 계열 모델의 경우, 선형 레이어와 tanh 활성화 함수를 통해 처리된 후의 분류 토큰을 반환합니다. 선형 레이어의 가중치는 사전 학습 동안 다음 문장 예측(분류) 목적 함수를 통해 학습됩니다.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, CLIPVisionModel
>>> model = CLIPVisionModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> 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 statesCLIPForImageClassification
class transformers.CLIPForImageClassification
< source >( config: CLIPConfig )
매개변수
- config (CLIPConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
이미지 분류 헤드가 위에 있는 CLIP 비전 인코더(패치 토큰의 풀링된 최종 숨겨진 상태 위에 선형 레이어를 배치)로, 예를 들어 ImageNet에 사용됩니다.
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → ImageClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size), 선택 사항) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 CLIPImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 CLIPImageProcessor.call()를 참조하세요 (CLIPProcessor는 이미지 처리에 CLIPImageProcessor를 사용합니다). - labels (
torch.LongTensor, shape(batch_size,), 선택 사항) — 이미지 분류/회귀 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는[0, ..., config.num_labels - 1]범위에 있어야 합니다.config.num_labels == 1인 경우 회귀 손실(평균 제곱 오차)이 계산되고,config.num_labels > 1인 경우 분류 손실(교차 엔트로피)이 계산됩니다.
반환값
ImageClassifierOutput 또는 tuple(torch.Tensor)
torch.Tensor의 튜플 또는 ImageClassifierOutput입니다. 구성(CLIPConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하며, return_dict=False가 전달되거나 config.return_dict=False인 경우에도 동일합니다.
CLIPForImageClassification의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
loss (
torch.Tensor, shape(1,), 선택 사항,labels이 제공될 때 반환됨) — 분류 (또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 손실.logits (
torch.Tensor, shape(batch_size, config.num_labels)) — SoftMax 적용 전 분류(또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 점수.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되었거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩의 출력에 대한 것 1개 + 각 단계의 출력에 대한 것 1개)로, 모양은(batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다. 각 단계의 출력에서 모델의 히든 스테이트(피처 맵이라고도 함).attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)입니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> from transformers import AutoImageProcessor, CLIPForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> model = CLIPForImageClassification.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> 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])
...