该模型于 2021-11-03 在 HF papers 上发布，并于 2025-01-08 贡献至 Hugging Face Transformers。

TextNet

概述

TextNet 模型由 Zhe Chen、Jiahao Wang、Wenhai Wang、Guo Chen、Enze Xie、Ping Luo 和 Tong Lu 在 FAST: Faster Arbitrarily-Shaped Text Detector with Minimalist Kernel Representation 中提出。TextNet 是一个视觉骨干网络，适用于文本检测任务。它是通过神经架构搜索（NAS）在骨干网络上得到的，其奖励函数为文本检测任务（旨在为文本检测提供强大的特征）。

TextNet backbone as part of FAST. Taken from the original paper.

该模型由 Raghavan、jadechoghari 和 nielsr 贡献。

使用技巧

TextNet 主要用作文本检测架构搜索的骨干网络。骨干网络的每个阶段均由一个步长为 2 的卷积和可搜索块组成。具体而言，我们提出了一个层级候选集，定义为 {conv3×3, conv1×3, conv3×1, identity}。由于 1×3 和 3×1 卷积具有非对称卷积核和方向性结构先验，它们可能有助于捕获极端宽高比和旋转文本行的特征。

TextNet 是 Fast 的骨干网络，但也可以用作高效的文本/图像分类器。我们添加了 TextNetForImageClassification，以便人们可以在预训练的 textnet 权重之上训练图像分类器。

TextNetConfig

class transformers.TextNetConfig

< 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 = Nonestem_kernel_size: int = 3stem_stride: int = 2stem_num_channels: int = 3stem_out_channels: int = 64stem_act_func: str = 'relu'image_size: list[int] | tuple[int, int] | int = (640, 640)conv_layer_kernel_sizes: list | None = Noneconv_layer_strides: list | None = Nonehidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (64, 64, 128, 256, 512)batch_norm_eps: float = 1e-05initializer_range: float = 0.02_out_features: list[str] | None = None_out_indices: list[int] | None = None )

参数

stem_kernel_size (int，可选，默认为 3) — 初始卷积层的卷积核大小。
stem_stride (int，可选，默认为 2) — 初始卷积层的步幅。
stem_num_channels (int，可选，默认为 3) — 初始卷积层输入通道的数量。
stem_out_channels (int，可选，默认为 64) — 初始卷积层输出的通道数。
stem_act_func (str，可选，默认为 "relu") — 初始卷积层的激活函数。
image_size (Union[list[int], tuple[int, int], int]，可选，默认为 (640, 640)) — 每张图片的尺寸（分辨率）。
conv_layer_kernel_sizes (list[list[list[int]]], 可选) — 一个按阶段划分的卷积核大小列表。如果为 None，则默认为： [[[3, 3], [3, 3], [3, 3]], [[3, 3], [1, 3], [3, 3], [3, 1]], [[3, 3], [3, 3], [3, 1], [1, 3]], [[3, 3], [3, 1], [1, 3], [3, 3]]]。
conv_layer_strides (list[list[int]]，可选) — 按阶段划分的步长列表。如果为 None，则默认为： [[1, 2, 1], [2, 1, 1, 1], [2, 1, 1, 1], [2, 1, 1, 1]]。
hidden_sizes (Union[list[int], tuple[int, ...]]，可选，默认为 (64, 64, 128, 256, 512)) — 模型每个阶段的维度（隐藏层大小）。
batch_norm_eps (float，可选，默认为 1e-05) — 批归一化层使用的 epsilon 值。
initializer_range (float，可选，默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。

这是用于存储 TextNetModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Textnet 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将生成与 czczup/textnet-base 类似的配置。

配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。

示例：

>>> from transformers import TextNetConfig, TextNetBackbone

>>> # Initializing a TextNetConfig
>>> configuration = TextNetConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights)
>>> model = TextNetBackbone(configuration)

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

TextNetImageProcessor

class transformers.TextNetImageProcessor

< source >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.textnet.image_processing_textnet.TextNetImageProcessorKwargs'> )

参数

do_convert_rgb (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否将图像转换为 RGB。
do_resize (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否调整图像大小。
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs，默认为 {'shortest_edge' -- 640})：描述输入模型的最大尺寸。
default_to_square (bool，kwargs，可选，默认为 False) — 当 size 为 int 时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs，默认为 {'height' -- 224, 'width': 224})：应用 center_crop 后输出图像的尺寸。
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs，默认为 2) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。它可以是枚举 PILImageResampling 中的一个值。仅当 do_resize 设置为 True 时才会生效。
do_rescale (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否对图像进行重新缩放。
rescale_factor (float，kwargs，可选，默认为 0.00392156862745098) — 当 do_rescale 设置为 True 时，用于对图像进行缩放的缩放因子。
do_normalize (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否对图像进行归一化。
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]，kwargs，可选，默认为 [0.485, 0.456, 0.406]) — 用于归一化的图像均值。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]，kwargs，可选，默认为 [0.229, 0.224, 0.225]) — 用于归一化的图像标准差。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
do_pad (bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的 {"height": int, "width" int} 尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供 pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在 do_pad=True. 时应用。
do_center_crop (bool，kwargs，可选，默认为 False) — 是否对图像进行中心裁剪。
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持 ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一：
- "channels_first" 或 ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。
- "channels_last" 或 ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。
- "none" 或 ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。
size_divisor (int, kwargs, 可选，默认为 self.size_divisor) — 确保在调整大小后，高度和宽度被舍入为该值的倍数。

构建一个 TextNetImageProcessor 图像处理器。

预处理

< source >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.textnet.image_processing_textnet.TextNetImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

参数

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 要预处理的图像。期望输入单张图像或一批图像，其像素值范围为 0 到 255。如果传入的图像像素值在 0 到 1 之间，请设置 do_rescale=False。
do_convert_rgb (bool，kwargs，可选) — 是否将图像转换为 RGB。
do_resize (bool，kwargs，可选) — 是否调整图像大小。
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 描述模型的最大输入维度。
default_to_square (bool, kwargs, 可选) — 当 size 为整数时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 应用 center_crop 后输出图像的尺寸。
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。可以是枚举 PILImageResampling 中的一个值。仅当 do_resize 设置为 True 时生效。
do_rescale (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行重新缩放。
rescale_factor (float, kwargs, 可选) — 如果 do_rescale 设置为 True，则用于对图像进行缩放的缩放因子。
do_normalize (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行归一化。
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像均值。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像标准差。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
do_pad (bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的 {"height": int, "width" int} 尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供 pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在 do_pad=True. 时应用。
do_center_crop (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行中心裁剪。
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持 ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一：
- "channels_first" 或 ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。
- "channels_last" 或 ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。
- "none" 或 ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。
size_divisor (int, kwargs, 可选，默认为 self.size_divisor) — 确保在调整大小后，高度和宽度被舍入为该值的倍数。

返回值

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — 由 call 方法返回的列表/数组/张量字典（如 ‘pixel_values’ 等）。
tensor_type (Union[None, str, TensorType], 可选) — 您可以在此处指定 tensor_type，以便在初始化时将 PyTorch/Numpy 张量中的整数列表进行转换。

TextNetImageProcessorPil

class transformers.TextNetImageProcessorPil

< source >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.textnet.image_processing_pil_textnet.TextNetImageProcessorKwargs'> )

参数

do_convert_rgb (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否将图像转换为 RGB。
do_resize (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否调整图像大小。
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs，默认为 {'shortest_edge' -- 640})：描述输入模型的最大尺寸。
default_to_square (bool，kwargs，可选，默认为 False) — 当 size 为 int 时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs，默认为 {'height' -- 224, 'width': 224})：应用 center_crop 后输出图像的尺寸。
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs，默认为 2) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。它可以是枚举 PILImageResampling 中的一个值。仅当 do_resize 设置为 True 时才会生效。
do_rescale (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否对图像进行重新缩放。
rescale_factor (float，kwargs，可选，默认为 0.00392156862745098) — 当 do_rescale 设置为 True 时，用于对图像进行缩放的缩放因子。
do_normalize (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 是否对图像进行归一化。
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]，kwargs，可选，默认为 [0.485, 0.456, 0.406]) — 用于归一化的图像均值。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]，kwargs，可选，默认为 [0.229, 0.224, 0.225]) — 用于归一化的图像标准差。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
do_pad (bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的 {"height": int, "width" int} 尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供 pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在 do_pad=True. 时应用。
do_center_crop (bool，kwargs，可选，默认为 False) — 是否对图像进行中心裁剪。
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持 ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一：
- "channels_first" 或 ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。
- "channels_last" 或 ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。
- "none" 或 ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。
size_divisor (int, kwargs, 可选，默认为 self.size_divisor) — 确保在调整大小后，高度和宽度被舍入为该值的倍数。

构建一个 TextNetImageProcessor 图像处理器。

预处理

< source >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.textnet.image_processing_pil_textnet.TextNetImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

参数

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 要预处理的图像。期望输入单张图像或一批图像，其像素值范围为 0 到 255。如果传入的图像像素值在 0 到 1 之间，请设置 do_rescale=False。
do_convert_rgb (bool，kwargs，可选) — 是否将图像转换为 RGB。
do_resize (bool，kwargs，可选) — 是否调整图像大小。
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 描述模型的最大输入维度。
default_to_square (bool, kwargs, 可选) — 当 size 为整数时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 应用 center_crop 后输出图像的尺寸。
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。可以是枚举 PILImageResampling 中的一个值。仅当 do_resize 设置为 True 时生效。
do_rescale (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行重新缩放。
rescale_factor (float, kwargs, 可选) — 如果 do_rescale 设置为 True，则用于对图像进行缩放的缩放因子。
do_normalize (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行归一化。
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像均值。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像标准差。仅当 do_normalize 设置为 True 时生效。
do_pad (bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的 {"height": int, "width" int} 尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供 pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在 do_pad=True. 时应用。
do_center_crop (bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行中心裁剪。
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持 ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一：
- "channels_first" 或 ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。
- "channels_last" 或 ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。
- "none" 或 ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。
disable_grouping (bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。
size_divisor (int, kwargs, 可选，默认为 self.size_divisor) — 确保在调整大小后，高度和宽度被舍入为该值的倍数。

返回值

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — 由 call 方法返回的列表/数组/张量字典（如 ‘pixel_values’ 等）。
tensor_type (Union[None, str, TensorType], 可选) — 您可以在此处指定 tensor_type，以便在初始化时将 PyTorch/Numpy 张量中的整数列表进行转换。

TextNetModel

class transformers.TextNetModel

< source >

( config: TextNetConfig )

参数

config (TextNetConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

未添加任何特定头部的裸 Textnet 模型，直接输出原始隐藏状态。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

forward

< source >

( pixel_values: Tensoroutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention or tuple(torch.Tensor)

参数

pixel_values (torch.Tensor，形状为 (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 对应输入图像的张量。可以使用 TextNetImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 TextNetImageProcessor.call()（processor_class 使用 TextNetImageProcessor 处理图像）。
output_hidden_states (bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。

返回值

BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 tuple(torch.Tensor)

BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 torch.Tensor 元组（如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置（TextNetConfig）和输入而定的各种元素。

TextNetModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。

last_hidden_state（形状为 (batch_size, num_channels, height, width) 的 torch.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
pooler_output（形状为 (batch_size, hidden_size) 的 torch.Tensor）— 在空间维度上执行池化操作后的最后一层隐藏状态。
hidden_states (tuple(torch.Tensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 一个 torch.Tensor 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每个层输出的一个张量），形状为 (batch_size, num_channels, height, width)。

模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。

TextNetForImageClassification

class transformers.TextNetForImageClassification

< source >

( config: TextNetConfig )

参数

config (TextNetConfig) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

在顶部添加图像分类头的 TextNet 模型（在池化特征之上添加一个线性层），例如用于 ImageNet。

该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

forward

< source >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → ImageClassifierOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)

参数

pixel_values (torch.Tensor，形状为 (batch_size, num_channels, image_size, image_size)，可选) — 与输入图像对应的张量。可以使用 TextNetImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 TextNetImageProcessor.call()（processor_class 使用 TextNetImageProcessor 处理图像）。
labels（形状为 (batch_size,) 的 torch.LongTensor，可选）— 用于计算图像分类/回归损失的标签。索引应在 [0, ..., config.num_labels - 1] 范围内。如果 config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失）；如果 config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。
output_hidden_states (bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。

返回值

ImageClassifierOutputWithNoAttention 或 tuple(torch.Tensor)

一个 ImageClassifierOutputWithNoAttention 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（TextNetConfig）和输入。

TextNetForImageClassification 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 Module 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。

loss (torch.Tensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 分类损失（如果 config.num_labels==1，则为回归损失）。
logits（形状为 (batch_size, config.num_labels) 的 torch.Tensor）— 分类（或当 config.num_labels==1 时为回归）得分（SoftMax 之前）。
hidden_states (tuple(torch.Tensor)，可选，在传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 一个 torch.Tensor 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每个阶段输出的一个张量），形状为 (batch_size, num_channels, height, width)。模型在每个阶段输出处的隐藏状态（也称为特征图）。

示例：

>>> import torch
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import TextNetForImageClassification, TextNetImageProcessor
>>> from PIL import Image

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

>>> processor = TextNetImageProcessor.from_pretrained("czczup/textnet-base")
>>> model = TextNetForImageClassification.from_pretrained("czczup/textnet-base")

>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)
>>> outputs.logits.shape
torch.Size([1, 2])

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