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PP-Chart2Table

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该模型于 2026-03-20 贡献至 Hugging Face Transformers。

PP-Chart2Table

概述

PP-Chart2Table 是由 PaddlePaddle 团队开发的一款 SOTA 多模态模型，专注于中英文图表解析。其卓越性能得益于一种新颖的“Shuffled Chart Data Retrieval”训练任务，该任务结合精细化的 token 掩码策略，显著提升了将图表转换为数据表的效率。此外，该模型还通过先进的数据合成流水线得到进一步增强，该流水线利用高质量种子数据、RAG 以及 LLMs 角色设计，构建了更丰富、更多样的训练集。为应对大规模无标签、分布外（OOD）数据的挑战，团队实施了两阶段蒸馏流程，确保了模型在真实世界数据上的稳健适应性和泛化能力。

模型架构

PP-Chart2Table 采用多模态融合架构，结合用于图表特征提取的视觉塔和用于表格结构生成的语言模型，从而实现端到端的图表到表格转换。

用法

单输入推理

以下示例演示了如何使用 Pipeline 或 AutoModel 通过 PP-Chart2Table 对图像进行分类。

Pipeline
AutoModel
from transformers import pipeline


pipe = pipeline("image-text-to-text", model="PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors")

# PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png",
            },
        ],
    },
]
result = pipe(text=conversation)
print(result[0]["generated_text"])

批量推理

以下是如何使用 PP-Chart2Table 通过 Pipeline 或 AutoModel 来实现：

Pipeline
AutoModel
from transformers import pipeline


pipe = pipeline("image-text-to-text", model="PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors")

# PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png",
            },
        ],
    },
]
result = pipe(text=[conversation, conversation])
print(result[0][0]["generated_text"])

PPChart2TableConfig

class transformers.PPChart2TableConfig

< >

( 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 = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_index: int = 151859image_seq_length: int = 576tie_word_embeddings: bool = True )

参数

  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]，可选) — 视觉骨干网络的配置对象或字典。
  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]，可选) — 文本骨干网络的配置对象或字典。
  • image_token_index (int，可选，默认为 151859) — 用作输入图像占位符的图像 token 索引。
  • image_seq_length (int，可选，默认为 576) — 单个图像嵌入的序列长度。
  • tie_word_embeddings (bool，可选，默认为 True) — 是否根据模型的 tied_weights_keys 映射来绑定权重嵌入。

这是用于存储 Pp Chart2TableModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Pp Chart2Table 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors 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 GotOcr2ForConditionalGeneration, PPChart2TableConfig

>>> # Initializing a PPChart2Table style configuration
>>> configuration = PPChart2TableConfig()

>>> # Initializing a model from the PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors style configuration
>>> model = GotOcr2ForConditionalGeneration(configuration)  # underlying architecture is Got Ocr 2

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

PPChart2TableVisionConfig

class transformers.PPChart2TableVisionConfig

< >

( 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 = 768output_channels: int = 256num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12num_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 1024patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16hidden_act: str = 'gelu'layer_norm_eps: float = 1e-06attention_dropout: float | int = 0.0initializer_range: float = 1e-10qkv_bias: bool = Trueuse_abs_pos: bool = Trueuse_rel_pos: bool = Truewindow_size: int = 14global_attn_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 5, 8, 11)mlp_dim: int = 3072 )

参数

  • hidden_size (int，可选，默认为 768) — 隐藏表示的维度。
  • output_channels (int, 可选，默认为 256) — Patch Encoder 中输出通道的维度。
  • num_hidden_layers (int, 可选, 默认为 12) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。
  • num_attention_heads (int，可选，默认为 12) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。
  • num_channels (int，可选，默认为 3) — 输入通道的数量。
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]]，可选，默认为 1024) — 每张图片的尺寸（分辨率）。
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]]，可选，默认为 16) — 每个 patch 的大小（分辨率）。
  • hidden_act (str，可选，默认为 gelu) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、 "relu"、"silu" 等。
  • layer_norm_eps (float，可选，默认为 1e-06) — 层归一化层所使用的 epsilon 值。
  • attention_dropout (Union[float, int]，可选，默认为 0.0) — 注意力概率的 dropout 比率。
  • initializer_range (float，可选，默认为 1e-10) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。
  • qkv_bias (bool，可选，默认为 True) — 是否向查询、键和值添加偏置。
  • use_abs_pos (bool，可选，默认为 True) — 是否使用绝对位置嵌入。
  • use_rel_pos (bool，可选，默认为 True) — 是否使用相对位置嵌入。
  • window_size (int，可选，默认为 14) — 相对位置的窗口大小。
  • global_attn_indexes (list[int]，可选，默认为 [2, 5, 8, 11]) — 全局注意力层的索引。
  • mlp_dim (int，可选，默认值为 3072) — Transformer 编码器中 MLP 层的维度。

这是用于存储 Pp Chart2TableModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Pp Chart2Table 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 facebook/sam-vit-huge 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。

PPChart2TableImageProcessor

class transformers.PPChart2TableImageProcessor

< >

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

参数

  • do_convert_rgb (bool，kwargs，可选) — 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 {'height' -- 1024, 'width': 1024})： 描述输入到模型的最大尺寸。
  • default_to_square (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 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) — 应用 center_crop 后输出图像的尺寸。
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs，默认为 3) — 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 [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — 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 [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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。
  • Returns 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 —

构建一个 PPChart2TableImageProcessor 图像处理器。

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，详情见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, 可选)： 输入中每张图像所使用的图像 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属性。

PPChart2TableImageProcessorPil

class transformers.PPChart2TableImageProcessorPil

< >

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

参数

  • do_convert_rgb (bool，kwargs，可选) — 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 {'height' -- 1024, 'width': 1024})： 描述输入到模型的最大尺寸。
  • default_to_square (bool，kwargs，可选，默认为 True) — 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) — 应用 center_crop 后输出图像的尺寸。
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs，默认为 3) — 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 [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — 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 [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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, optional) — 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属性。 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。
  • Returns 如果设置为 'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 —

构建一个 PPChart2TableImageProcessor 图像处理器。

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，详情见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, 可选)： 输入中每张图像所使用的图像 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属性。

PPChart2TableProcessor

class transformers.PPChart2TableProcessor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonechat_template = None**kwargs )

参数

  • image_processor (PPChart2TableImageProcessor) — 图像处理器是必需的输入。
  • tokenizer (tokenizer_class) — 分词器是必需的输入。
  • chat_template (str) — 一个 Jinja 模板，用于将聊天中的消息列表转换为可分词的字符串。

构建一个 PPChart2TableProcessor，它将一个图像处理器和一个分词器封装为单个处理器。

PPChart2TableProcessor 提供了 PPChart2TableImageProcessor 和 tokenizer_class 的全部功能。有关更多信息，请参阅 ~PPChart2TableImageProcessor 和 ~tokenizer_class。

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