Metode forward dari AltCLIPModel menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

• loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan ketika return_loss bernilai True) — Loss kontrastif untuk kemiripan gambar-teks.
• logits_per_image (torch.Tensor dengan bentuk (image_batch_size, text_batch_size)) — Skor hasil perkalian titik (dot product) yang telah diskalakan antara image_embeds dan text_embeds. Ini mewakili skor kemiripan antara gambar dan teks.
• logits_per_text (torch.Tensor dengan bentuk (text_batch_size, image_batch_size)) — Skor hasil perkalian titik berskala antara text_embeds dan image_embeds. Ini mewakili skor kemiripan teks-gambar.
• text_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, output_dim) — Embedding teks yang diperoleh dengan menerapkan lapisan proyeksi ke output terpool dari AltCLIPTextModel.
• image_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, output_dim) — Embedding gambar yang diperoleh dengan menerapkan lapisan proyeksi ke output terpool dari AltCLIPVisionModel.
• text_model_output (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, opsional) — Output dari AltCLIPTextModel.
• vision_model_output (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, opsional) — Output dari AltCLIPVisionModel.

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

>>> model = AltCLIPModel.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

• last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

• pooler_output (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, hidden_size)) — Hidden-state lapisan terakhir dari token pertama dalam urutan (token klasifikasi) setelah diproses lebih lanjut melalui lapisan yang digunakan untuk tugas pra-pelatihan tambahan. Misalnya, untuk keluarga model BERT, ini mengembalikan token klasifikasi setelah diproses melalui lapisan linear dan fungsi aktivasi tanh. Bobot lapisan linear dilatih dari tujuan prediksi kalimat berikutnya (klasifikasi) selama pra-pelatihan.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

• attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

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

>>> model = AltCLIPModel.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")

>>> 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)

• last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

• pooler_output (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, hidden_size)) — Hidden-state lapisan terakhir dari token pertama dalam urutan (token klasifikasi) setelah diproses lebih lanjut melalui lapisan yang digunakan untuk tugas pra-pelatihan tambahan. Misalnya, untuk keluarga model BERT, ini mengembalikan token klasifikasi setelah diproses melalui lapisan linear dan fungsi aktivasi tanh. Bobot lapisan linear dilatih dari tujuan prediksi kalimat berikutnya (klasifikasi) selama pra-pelatihan.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

• attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, AltCLIPModel

>>> model = AltCLIPModel.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")

>>> inputs = processor(text=["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)

Metode forward dari AltCLIPTextModel menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

• last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

• pooler_output (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, hidden_size)) — Hidden-state lapisan terakhir dari token pertama dalam urutan (token klasifikasi) setelah diproses lebih lanjut melalui lapisan yang digunakan untuk tugas pra-pelatihan tambahan. Misalnya, untuk keluarga model BERT, ini mengembalikan token klasifikasi setelah diproses melalui lapisan linear dan fungsi aktivasi tanh. Bobot lapisan linear dilatih dari tujuan prediksi kalimat berikutnya (klasifikasi) selama pra-pelatihan.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

• attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

• projection_state (tuple(torch.Tensor), dikembalikan ketika output_attentions=True dilewatkan atau ketika config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor dengan bentuk (batch_size,config.project_dim).

  Embedding teks sebelum lapisan proyeksi, digunakan untuk meniru keadaan tersembunyi terakhir dari encoder guru.

>>> from transformers import AutoProcessor, AltCLIPTextModel

>>> model = AltCLIPTextModel.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")

>>> texts = ["it's a cat", "it's a dog"]

>>> inputs = processor(text=texts, padding=True, return_tensors="pt")

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

Metode forward dari AltCLIPVisionModel menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

• last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

• pooler_output (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, hidden_size)) — Hidden-state lapisan terakhir dari token pertama dalam urutan (token klasifikasi) setelah diproses lebih lanjut melalui lapisan yang digunakan untuk tugas pra-pelatihan tambahan. Misalnya, untuk keluarga model BERT, ini mengembalikan token klasifikasi setelah diproses melalui lapisan linear dan fungsi aktivasi tanh. Bobot lapisan linear dilatih dari tujuan prediksi kalimat berikutnya (klasifikasi) selama pra-pelatihan.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

• attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, AltCLIPVisionModel

>>> model = AltCLIPVisionModel.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")

>>> 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 states