Blip2VisionModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 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 전달되거나 config.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 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.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.

Blip2QFormerModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 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 전달되거나 config.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 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.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.

• cross_attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True와 config.add_cross_attention=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

  decoder의 cross-attention 레이어에서 attention softmax를 적용한 후, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention 가중치입니다.

• past_key_values (Cache, 선택 사항, use_cache=True가 전달되었거나 config.use_cache=True인 경우 반환됨) — Cache 인스턴스입니다. 자세한 내용은 kv cache 가이드를 참고하세요.

  순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 config.is_encoder_decoder=True인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 past_key_values 참조).

Blip2Model의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

• loss (torch.Tensor, 선택 사항, labels가 제공될 때 반환되며, torch.Tensor의 형태는 (1,)) — 언어 모델에서 계산된 언어 모델링 손실입니다.
• logits (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 언어 모델링 헤드에 의한 예측 점수입니다.
• vision_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, 선택 사항) — 비전 인코더의 출력입니다.
• qformer_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions, 선택 사항) — Q-Former(Querying Transformer)의 출력입니다.
• language_model_outputs (CausalLMOutputWithPast 또는 Seq2SeqLMOutput) — 언어 모델의 출력입니다.

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import Blip2Processor, Blip2Model
>>> import torch

>>> device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

>>> processor = Blip2Processor.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b")
>>> model = Blip2Model.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b", dtype=torch.float16)
>>> model.to(device)
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> prompt = "Question: how many cats are there? Answer:"
>>> inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt").to(device, torch.float16)

>>> outputs = model(**inputs)

• 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 전달되거나 config.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 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.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.

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, Blip2Model

>>> model = Blip2Model.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b")

>>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat"], padding=True, return_tensors="pt")
>>> with torch.inference_mode():
...     text_features = model.get_text_features(**inputs)

• 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 전달되거나 config.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 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.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.

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, Blip2Model
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model = Blip2Model.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b")

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b")
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = load_image(url)

>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> with torch.inference_mode():
...     image_outputs = model.get_image_features(**inputs)

Blip2ForConditionalGeneration의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

• loss (torch.Tensor, 선택 사항, labels가 제공될 때 반환되며, torch.Tensor의 형태는 (1,)) — 언어 모델에서 계산된 언어 모델링 손실입니다.
• logits (torch.Tensor, shape (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 언어 모델링 헤드에 의한 예측 점수입니다.
• vision_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, 선택 사항) — 비전 인코더의 출력입니다.
• qformer_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions, 선택 사항) — Q-Former(Querying Transformer)의 출력입니다.
• language_model_outputs (CausalLMOutputWithPast 또는 Seq2SeqLMOutput) — 언어 모델의 출력입니다.

예:

프로세서, 모델 및 이미지 입력 준비

>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import Blip2Processor, Blip2ForConditionalGeneration
>>> import torch

>>> device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

>>> processor = Blip2Processor.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b")
>>> model = Blip2ForConditionalGeneration.from_pretrained(
...     "Salesforce/blip2-opt-2.7b", load_in_8bit=True, device_map={"": 0}, dtype=torch.float16
... )  # doctest: +IGNORE_RESULT

>>> 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").to(device, torch.float16)

>>> generated_ids = model.generate(**inputs)
>>> generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0].strip()
>>> print(generated_text)
two cats laying on a couch

>>> prompt = "Question: how many cats are there? Answer:"
>>> inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt").to(device="cuda", dtype=torch.float16)

>>> generated_ids = model.generate(**inputs)
>>> generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0].strip()
>>> print(generated_text)
two

int8 추론은 bitsandbytes를 통해서도 지원됩니다. 이는 모델이 사용하는 메모리 양을 크게 줄이면서 동일한 성능을 유지합니다.

>>> model = Blip2ForConditionalGeneration.from_pretrained(
...     "Salesforce/blip2-opt-2.7b", load_in_8bit=True, device_map={"": 0}, dtype=torch.bfloat16
... )  # doctest: +IGNORE_RESULT

>>> inputs = processor(images=image, text=prompt, return_tensors="pt").to(device="cuda", dtype=torch.bfloat16)

>>> generated_ids = model.generate(**inputs)
>>> generated_text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0].strip()
>>> print(generated_text)
two

generate 함수를 오버라이드하여 모델을 조건부 생성기로 사용할 수 있도록 합니다.

• 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 전달되거나 config.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 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.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.

• vision_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, 선택 사항) — 비전 인코더의 출력입니다.

• qformer_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions, 선택 사항) — Q-Former(Querying Transformer)의 출력입니다.

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Blip2ForConditionalGeneration

>>> model = Blip2ForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip2-opt-2.7b")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]

Blip2ForImageTextRetrieval의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

• loss (torch.Tensor, shape (1,), 선택 사항, return_loss가 True일 때 반환됨) — 이미지-텍스트 유사도를 위한 Contrastive loss.
• logits_per_image (torch.Tensor, shape (image_batch_size, text_batch_size)) — image_embeds와 text_embeds 사이의 스케일된 도트 프로덕트 점수입니다. 이는 이미지-텍스트 유사도 점수를 나타냅니다.
• logits_per_text (torch.Tensor, shape (text_batch_size, image_batch_size)) — text_embeds와 image_embeds 사이의 스케일된 도트 프로덕트 점수입니다. 이는 텍스트-이미지 유사도 점수를 나타냅니다.
• text_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, output_dim) — 풀링된 출력에 투영 계층을 적용하여 얻은 텍스트 임베딩입니다.
• image_embeds (torch.Tensor, shape (batch_size, output_dim) — 풀링된 출력에 투영 계층을 적용하여 얻은 이미지 임베딩입니다.
• text_model_output (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, 선택 사항) — Blip2QFormerModel의 출력입니다.
• vision_model_output (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, 선택) — Blip2VisionModel의 출력입니다.

>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, Blip2ForImageTextRetrieval

>>> device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

>>> model = Blip2ForImageTextRetrieval.from_pretrained("Salesforce/blip2-itm-vit-g", dtype=torch.float16)
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip2-itm-vit-g")

>>> model.to(device)
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> text = "two cats laying on a pink blanket"

>>> inputs = processor(images=image, text=text, return_tensors="pt").to(device, torch.float16)
>>> itm_out = model(**inputs, use_image_text_matching_head=True)
>>> logits_per_image = torch.nn.functional.softmax(itm_out.logits_per_image, dim=1)
>>> probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # we can take the softmax to get the label probabilities

>>> print(f"{probs[0][0]:.1%} that image 0 is not '{text}'")
26.9% that image 0 is not 'two cats laying on a pink blanket'

>>> print(f"{probs[0][1]:.1%} that image 0 is '{text}'")
73.0% that image 0 is 'two cats laying on a pink blanket'

>>> texts = ["a photo of a cat", "a photo of a dog"]

>>> inputs = processor(images=image, text=texts, return_tensors="pt").to(device, torch.float16)
>>> itc_out = model(**inputs, use_image_text_matching_head=False)
>>> logits_per_image = itc_out.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

>>> print(f"{probs[0][0]:.1%} that image 0 is '{texts[0]}'")
55.3% that image 0 is 'a photo of a cat'

>>> print(f"{probs[0][1]:.1%} that image 0 is '{texts[1]}'")
44.7% that image 0 is 'a photo of a dog'

Blip2TextModelWithProjection의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 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, 모델이 with_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 전달되거나 config.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 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.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.

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, Blip2TextModelWithProjection

>>> device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

>>> model = Blip2TextModelWithProjection.from_pretrained(
...     "Salesforce/blip2-itm-vit-g", dtype=torch.float16
... )

>>> model.to(device)
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip2-itm-vit-g")

>>> inputs = processor(text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], return_tensors="pt").to(device)

>>> outputs = model(**inputs)
>>> text_embeds = outputs.text_embeds
>>> print(text_embeds.shape)
torch.Size([2, 7, 256])

Blip2VisionModelWithProjection의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 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, 모델이 with_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 전달되거나 config.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 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.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.

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, Blip2VisionModelWithProjection
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip2-itm-vit-g")
>>> model = Blip2VisionModelWithProjection.from_pretrained(
...     "Salesforce/blip2-itm-vit-g", dtype=torch.float16
... )
>>> model.to(device)
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = load_image(url)

>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(device, torch.float16)

>>> with torch.inference_mode():
...     outputs = model(**inputs)
>>> image_embeds = outputs.image_embeds
>>> print(image_embeds.shape)
torch.Size([1, 32, 256])