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模型输出

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模型输出

所有模型的输出都是 ModelOutput 子类的实例。这些是包含模型返回的所有信息的数据结构，但也可以用作元组或字典。

让我们看看在一个例子中是什么样的

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")

inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0)  # Batch size 1
outputs = model(**inputs, labels=labels)

outputs 对象是一个 SequenceClassifierOutput，正如我们在下面该类的文档中看到的那样，这意味着它有一个可选的 loss，一个 logits，一个可选的 hidden_states 和一个可选的 attentions 属性。这里我们有 loss，因为我们传递了 labels，但我们没有 hidden_states 和 attentions，因为我们没有传递 output_hidden_states=True 或 output_attentions=True。

当传递 output_hidden_states=True 时，您可能期望 outputs.hidden_states[-1] 与 outputs.last_hidden_state 完全匹配。然而，情况并非总是如此。一些模型在返回最后一个隐藏状态时会对其应用标准化或后续处理。

您可以像往常一样访问每个属性，如果模型没有返回该属性，您将得到 None。例如，这里 outputs.loss 是模型计算的损失，而 outputs.attentions 是 None。

当将我们的 outputs 对象视为元组时，它只考虑没有 None 值的属性。例如，这里它有两个元素，loss 然后是 logits，所以

outputs[:2]

例如，将返回元组 (outputs.loss, outputs.logits)。

当将我们的 outputs 对象视为字典时，它只考虑没有 None 值的属性。例如，这里它有两个键，分别是 loss 和 logits。

我们在这里记录了被多个模型类型使用的通用模型输出。特定输出类型在其对应的模型页面上记录。

ModelOutput

类 transformers.utils.ModelOutput

< >

( *args **kwargs )

所有模型输出作为数据类的基类。有一个 __getitem__，它允许通过整数或切片（像元组）或字符串（像字典）进行索引，这将忽略 None 属性。否则行为类似于常规 Python 字典。

您不能直接解包 ModelOutput。在解包之前使用 to_tuple() 方法将其转换为元组。

to_tuple

< >

( )

将自身转换为包含所有非 None 属性/键的元组。

BaseModelOutput

类 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput

< >

( last_hidden_state: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个是嵌入层的输出 + 每个层的输出一个）形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每层输出处的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个）形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，可能包含隐藏状态和注意力。

BaseModelOutputWithPooling

类 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling

< >

( last_hidden_state: FloatTensor = None pooler_output: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
  • pooler_output (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, hidden_size)) — 序列第一个标记（分类标记）在经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后的最后一层隐藏状态。例如，对于 BERT 系列模型，这将返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层权重在预训练期间从下一句预测（分类）目标中训练得到。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    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。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，也包含最后一个隐藏状态的池化。

BaseModelOutputWithCrossAttentions

类 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithCrossAttentions

< >

( last_hidden_state: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    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。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 且 config.add_cross_attention=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    解码器交叉注意力层在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，可能包含隐藏状态和注意力。

BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

类 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

< >

( last_hidden_state: FloatTensor = None pooler_output: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None past_key_values: Optional = None attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
  • pooler_output (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, hidden_size)) — 序列第一个标记（分类标记）在经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后的最后一层隐藏状态。例如，对于 BERT 系列模型，这将返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层权重在预训练期间通过下一句预测（分类）目标进行训练。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 和 config.add_cross_attention=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器交叉注意力层在注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(torch.FloatTensor)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量，以及可选地，如果 config.is_encoder_decoder=True，则包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的附加张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及可选地，如果 config.is_encoder_decoder=True，则包含交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

模型输出的基类，也包含最后一个隐藏状态的池化。

BaseModelOutputWithPast

类 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast

< >

( last_hidden_state: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

    如果使用 past_key_values，则只输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。

  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(torch.FloatTensor)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量，以及可选地，如果 config.is_encoder_decoder=True，则包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的附加张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及可选地，如果 config.is_encoder_decoder=True，则包含交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    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。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，可能还包含过去的键/值（用于加速序列解码）。

BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

类 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

< >

( last_hidden_state: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

    如果使用 past_key_values，则仅输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。

  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(torch.FloatTensor)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量，如果 config.is_encoder_decoder=True，则可选包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的附加张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，如果 config.is_encoder_decoder=True，则可选包含交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 每个层的输出一个），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 和 config.add_cross_attention=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器交叉注意力层在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，可能还包含过去的键/值（用于加速序列解码）。

Seq2SeqModelOutput

类 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput

< >

( last_hidden_state: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型解码器最后一层输出的隐藏状态序列。

    如果使用了 past_key_values，则只输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。

  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(torch.FloatTensor)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量和 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    解码器在每一层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出，加上每个层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    编码器在每一层的输出处的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型编码器输出的基类，也包含：预先计算的隐藏状态，可以加速顺序解码。

CausalLMOutput

类 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput

< >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor, 可选, 当提供 labels 时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。
  • logits (形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size) 的 torch.FloatTensor) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 每个层的输出一个），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    模型在每个层输出处的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

因果语言模型（或自回归）输出的基类。

CausalLMOutputWithCrossAttentions

类 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions

< >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

  • loss (形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor, 可选, 当提供 labels 时返回) — 语言建模损失（用于下一个词预测）。
  • logits (形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size) 的 torch.FloatTensor) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出，加上每个层的输出各一个），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每个层输出处的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    交叉注意力 softmax 后的交叉注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 torch.FloatTensor 元组的元组，每个元组包含自注意力层和交叉注意力层的缓存键、值状态（如果模型用于编码器-解码器设置）。仅在 config.is_decoder = True 时相关。

    包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

因果语言模型（或自回归）输出的基类。

CausalLMOutputWithPast

类 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast

< >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 语言建模损失（用于下一个词预测）。
  • logits (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头部的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(torch.FloatTensor)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量)

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每层输出处的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 Softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

因果语言模型（或自回归）输出的基类。

MaskedLMOutput

类 transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput

< >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 掩码语言建模 (MLM) 损失。
  • logits (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个是嵌入层的输出 + 每个层的输出对应一个） 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    模型在每个层输出处的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层对应一个）形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

掩码语言模型输出的基类。

Seq2SeqLMOutput

类 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput

< >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • loss (形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，当提供 labels 时返回) — 语言建模损失。
  • logits (形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size) 的 torch.FloatTensor) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(torch.FloatTensor)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量和 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的附加张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    解码器在每层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均。

  • encoder_last_hidden_state (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor, 可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个 + 每层输出的一个），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    编码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均。

序列到序列语言模型输出的基类。

NextSentencePredictorOutput

类 transformers.modeling_outputs.NextSentencePredictorOutput

< >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor ，形状为 (1,)，可选，当提供 next_sentence_label 时返回) — 下一句预测（分类）损失。
  • logits (torch.FloatTensor ，形状为 (batch_size, 2)) — 下一句预测（分类）头的预测分数（SoftMax 之前的 True/False 延续分数）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    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。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

预测两个句子是否连续的模型输出的基类。

SequenceClassifierOutput

类 transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput

< >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor ，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。
  • logits (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）分数（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每层输出处的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 Softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

句子分类模型输出的基类。

Seq2SeqSequenceClassifierOutput

类 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput

< >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,), 可选, 当提供 label 时返回) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。
  • logits (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）分数（SoftMax 之前）。
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(torch.FloatTensor)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量和 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的额外张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    解码器在每层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • encoder_last_hidden_state (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor, 可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    编码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

序列到序列句子分类模型输出的基类。

MultipleChoiceModelOutput

类 transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput

 < >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，当提供 labels 时返回) — 分类损失。
  • logits (形状为 (batch_size, num_choices) 的 torch.FloatTensor) — num_choices 是输入张量的第二个维度。（参见上面的 input_ids）。

    分类分数（在 SoftMax 之前）。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    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。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

多项选择模型输出的基类。

TokenClassifierOutput

类 transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput

< >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，当提供 labels 时返回) — 分类损失。
  • logits (形状为 (batch_size, sequence_length, config.num_labels) 的 torch.FloatTensor) — 分类分数（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出 + 每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    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。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

标记分类模型输出的基类。

QuestionAnsweringModelOutput

类 transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput

< >

( loss: Optional = None start_logits: FloatTensor = None end_logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor, 可选, 当提供 labels 时返回) — 整个片段提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。
  • start_logits (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.FloatTensor) — 片段起始分数（SoftMax 之前）。
  • end_logits (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.FloatTensor) — 片段结束分数（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则嵌入层的输出为一个 + 每个层的输出为一个），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    模型在每个层输出处的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每一层一个）。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

问答模型输出的基类。

Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

类 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

< >

( loss: Optional = None start_logits: FloatTensor = None end_logits: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • loss (形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor, 可选, 当提供 labels 时返回) — 总体跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。
  • start_logits (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.FloatTensor) — 跨度起始分数（SoftMax 之前）。
  • end_logits (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.FloatTensor) — 跨度结束分数（SoftMax 之前）。
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(torch.FloatTensor)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量和 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的附加张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    解码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    编码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每层一个）。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

序列到序列问答模型输出的基类。

Seq2SeqSpectrogramOutput

类 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSpectrogramOutput

< >

( loss: Optional = None spectrogram: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • loss (形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，当提供 labels 时返回) — 声谱图生成损失。
  • spectrogram (形状为 (batch_size, sequence_length, num_bins) 的 torch.FloatTensor) — 预测的声谱图。
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(torch.FloatTensor)) 元组，每个元组都有 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量和 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的附加张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    解码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • encoder_last_hidden_state (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor, 可选) — 模型编码器最后一层输出处的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    编码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

序列到序列频谱图输出的基类。

SemanticSegmenterOutput

类 transformers.modeling_outputs.SemanticSegmenterOutput

< >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。
  • logits (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)) — 每个像素的分类分数。

    返回的 logits 的大小不一定与作为输入传递的 pixel_values 相同。这是为了避免进行两次插值，并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小作为后处理时损失一些质量。您应该始终检查您的 logits 形状并根据需要调整大小。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选，当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, patch_size, hidden_size)。

    模型在每层输出处的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选，当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)。

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

语义分割模型输出的基类。

ImageClassifierOutput

类 transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput

< >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。
  • logits (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）分数（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每个阶段的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每个阶段输出的隐藏状态（也称为特征图）。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

    注意力 Softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

图像分类模型输出的基类。

ImageClassifierOutputWithNoAttention

类 transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention

< >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。
  • logits (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）分数（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每个阶段的输出），形状为 (batch_size, num_channels, height, width)。模型在每个阶段输出的隐藏状态（也称为特征图）。

图像分类模型输出的基类。

DepthEstimatorOutput

类 transformers.modeling_outputs.DepthEstimatorOutput

< >

( loss: Optional = None predicted_depth: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。
  • predicted_depth (torch.FloatTensor ，形状为 (batch_size, height, width)) — 每个像素的预测深度。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, num_channels, height, width)。

    模型在每层输出处的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

深度估计模型输出的基类。

Wav2Vec2BaseModelOutput

类 transformers.modeling_outputs.Wav2Vec2BaseModelOutput

< >

( last_hidden_state: FloatTensor = None extract_features: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor ，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
  • extract_features (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, conv_dim[-1])) — 模型最后一层卷积层的提取特征向量序列。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

使用 Wav2Vec2 损失目标训练的模型的基类。

XVectorOutput

类 transformers.modeling_outputs.XVectorOutput

< >

( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None embeddings: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,), 可选, 当提供 labels 时返回) — 分类损失。
  • logits (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, config.xvector_output_dim)) — AMSoftmax 之前的分类隐藏状态。
  • embeddings (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, config.xvector_output_dim)) — 用于基于向量相似度检索的语句嵌入。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor 元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出）。

    模型在每一层输出处的隐藏状态加上初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每一层一个）。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

Wav2Vec2ForXVector 的输出类型。

Seq2SeqTSModelOutput

类 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqTSModelOutput

< >

( last_hidden_state: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None loc: Optional = None scale: Optional = None static_features: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型解码器最后一层输出的隐藏状态序列。

    如果使用 past_key_values，则仅输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。

  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(torch.FloatTensor)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量和 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的附加张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出 + 每个层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    解码器在每一层的输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    编码器在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • loc (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size,) 或 (batch_size, input_size)，可选) — 每个时间序列上下文窗口的偏移值，用于为模型提供相同数量级的输入，然后用于移回原始数量级。
  • scale (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size,) 或 (batch_size, input_size)，可选) — 每个时间序列上下文窗口的缩放值，用于为模型提供相同数量级的输入，然后用于重新缩放到原始数量级。
  • static_features (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, feature size)，可选) — 批次中每个时间序列的静态特征，在推理时复制到协变量中。

时间序列模型编码器输出的基类，它还包含预先计算的隐藏状态，可以加速顺序解码。

Seq2SeqTSPredictionOutput

类 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqTSPredictionOutput

< >

( loss: Optional = None params: Optional = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None loc: Optional = None scale: Optional = None static_features: Optional = None )

参数

  • loss (形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，当提供 future_values 时返回) — 分布损失。
  • params (形状为 (batch_size, num_samples, num_params) 的 torch.FloatTensor) — 所选分布的参数。
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(torch.FloatTensor)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量和 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的附加张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 元组（如果模型有嵌入层，则一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    解码器在每层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每层一个）。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每层一个）。

    解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • encoder_last_hidden_state (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor 元组（如果模型有嵌入层，则包含嵌入输出 + 每层输出）。

    编码器每层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每层一个）。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • loc (形状为 (batch_size,) 或 (batch_size, input_size) 的 torch.FloatTensor，可选) — 每个时间序列上下文窗口的偏移值，用于使模型输入具有相同的量级，然后用于移回原始量级。
  • scale (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size,) 或 (batch_size, input_size)，可选) — 每个时间序列上下文窗口的缩放值，用于为模型提供相同数量级的输入，然后用于重新缩回原始数量级。
  • static_features (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, feature size)，可选) — 一批中每个时间序列的静态特征，这些特征在推理时会被复制到协变量中。

时间序列模型解码器输出的基类，其中还包含损失以及所选分布的参数。

SampleTSPredictionOutput

类 transformers.modeling_outputs.SampleTSPredictionOutput

< >

( sequences: FloatTensor = None )

参数

  • sequences (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, num_samples, prediction_length) 或 (batch_size, num_samples, prediction_length, input_size)) — 从所选分布中采样的值。

时间序列模型预测输出的基类，其中包含从所选分布中采样的值。

TFBaseModelOutput

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutput

< >

( last_hidden_state: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • last_hidden_state (tf.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
  • hidden_states (tuple(tf.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，可能包含隐藏状态和注意力。

TFBaseModelOutputWithPooling

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPooling

< >

( last_hidden_state: tf.Tensor = None pooler_output: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • last_hidden_state (tf.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
  • pooler_output (tf.Tensor 形状为 (batch_size, hidden_size)) — 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，经过线性层和 Tanh 激活函数进一步处理。线性层的权重在预训练期间通过下一句预测（分类）目标进行训练。

    此输出通常不是输入语义内容的良好摘要，您通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。

  • hidden_states (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    模型在每一层输出处的隐藏状态加上初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，也包含最后一个隐藏状态的池化。

TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

< >

( last_hidden_state: tf.Tensor = None pooler_output: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None cross_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • last_hidden_state (tf.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出处的隐藏状态序列。
  • pooler_output (tf.Tensor 形状为 (batch_size, hidden_size)) — 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，经过线性层和 Tanh 激活函数的进一步处理。线性层的权重在预训练期间根据下一句预测（分类）目标进行训练。

    此输出通常不是输入语义内容的良好摘要，通常对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化会更好。

  • past_key_values (List[tf.Tensor], 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tf.Tensor 列表，每个张量的形状为 (2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head))。

    包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • hidden_states (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器交叉注意力层在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，也包含最后一个隐藏状态的池化。

TFBaseModelOutputWithPast

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPast

< >

( last_hidden_state: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • last_hidden_state (tf.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

    如果使用 past_key_values，则仅输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。

  • past_key_values (List[tf.Tensor], 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tf.Tensor 列表，每个张量的形状为 (2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head))。

    包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • hidden_states (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，可能还包含过去的键/值（用于加速序列解码）。

TFBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

< >

( last_hidden_state: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None cross_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • last_hidden_state (tf.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

    如果使用 past_key_values，则仅输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。

  • past_key_values (List[tf.Tensor], 可选, 当传递 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tf.Tensor 列表，每个张量的形状为 (2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)).

    包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • hidden_states (tuple(tf.FloatTensor), 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    模型在每一层输出处的隐藏状态加上初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    解码器交叉注意力层在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，可能还包含过去的键/值（用于加速序列解码）。

TFSeq2SeqModelOutput

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqModelOutput

< >

( last_hidden_state: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None decoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None decoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None cross_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_last_hidden_state: tf.Tensor | None = None encoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • last_hidden_state (tf.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型解码器最后一层输出的隐藏状态序列。

    如果使用 past_key_values，则仅输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。

  • past_key_values (List[tf.Tensor], 可选, 当传递 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tf.Tensor 列表，每个张量的形状为 (2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head))。

    包含解码器的预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    解码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 元组（每层一个）。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • encoder_last_hidden_state (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 tf.Tensor，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 tf.Tensor 元组（嵌入输出一个 + 每层输出一个）。

    编码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 元组（每层一个）。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型编码器输出的基类，也包含：预先计算的隐藏状态，可以加速顺序解码。

TFCausalLMOutput

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutput

< >

( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (形状为 (n,) 的 tf.Tensor，可选，其中 n 是非屏蔽标签的数量，在提供 labels 时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。
  • logits (形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size) 的 tf.Tensor) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，在传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，在传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 Softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

因果语言模型（或自回归）输出的基类。

TFCausalLMOutputWithCrossAttentions

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithCrossAttentions

< >

( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None cross_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (形状为 (n,) 的 tf.Tensor，可选，其中 n 是未掩码标签的数量，在提供 labels 时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。
  • logits (形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size) 的 tf.Tensor) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，在传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 tf.Tensor 元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出）。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，在传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 元组（每一层一个）。

    注意力 Softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，在传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 元组（每一层一个）。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 Softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • past_key_values (长度为 config.n_layers 的 List[tf.Tensor]，可选，在传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回)，其中每个张量的形状为 (2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head))。

    包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可以用来（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

因果语言模型（或自回归）输出的基类。

TFCausalLMOutputWithPast

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithPast

< >

( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (形状为 (n,) 的 tf.Tensor，可选，其中 n 是非屏蔽标签的数量，在提供 labels 时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。
  • logits (形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size) 的 tf.Tensor) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • past_key_values (List[tf.Tensor]，可选，当传递 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tf.Tensor 列表，每个张量的形状为 (2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head))。

    包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

  • hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每个层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 Softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

因果语言模型（或自回归）输出的基类。

TFMaskedLMOutput

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput

< >

( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss （形状为 (n,) 的 tf.Tensor，可选，其中 n 是非掩码标签的数量，当提供 labels 时返回）— 掩码语言建模 (MLM) 损失。
  • logits （形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size) 的 tf.Tensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states （tuple(tf.Tensor)，可选，当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回）— 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 tf.Tensor 元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出）。

    模型在每层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions （tuple(tf.Tensor)，可选，当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回）— 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 元组（每层一个）。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

掩码语言模型输出的基类。

TFSeq2SeqLMOutput

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqLMOutput

< >

( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None decoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None decoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None cross_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_last_hidden_state: tf.Tensor | None = None encoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss （形状为 (n,) 的 tf.Tensor，可选，其中 n 是未掩码标签的数量，在提供 labels 时返回）— 语言建模损失。
  • logits （形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size) 的 tf.Tensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • past_key_values （List[tf.Tensor]，可选，在传递 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回）— 长度为 config.n_layers 的 tf.Tensor 列表，每个张量的形状为 (2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)）。

    包含解码器的预计算隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

  • decoder_hidden_states （tuple(tf.Tensor)，可选，在传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回）— tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    解码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 元组（每层一个）。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 元组（每层一个）。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • encoder_last_hidden_state (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 tf.Tensor，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 tf.Tensor 元组（嵌入的输出一个 + 每层输出一个）。

    编码器在每层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 元组（每层一个）。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

序列到序列语言模型输出的基类。

TFNextSentencePredictorOutput

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFNextSentencePredictorOutput

< >

( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (形状为 (n,) 的 tf.Tensor，可选，其中 n 是未屏蔽标签的数量，当提供 next_sentence_label 时返回) — 下一句预测损失。
  • logits (形状为 (batch_size, 2) 的 tf.Tensor) — 下一句预测（分类）头的预测分数（SoftMax 之前的真/假延续分数）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 tf.Tensor 元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出）。

    模型在每个层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 元组（每层一个）。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

预测两个句子是否连续的模型输出的基类。

TFSequenceClassifierOutput

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput

< >

( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (tf.Tensor，形状为 (batch_size, )，可选，当提供 labels 时返回) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。
  • logits (tf.Tensor，形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）分数（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 Softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

句子分类模型输出的基类。

TFSeq2SeqSequenceClassifierOutput

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqSequenceClassifierOutput

< >

( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None decoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None decoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None cross_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_last_hidden_state: tf.Tensor | None = None encoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (tf.Tensor，形状为 (1,)，可选，当提供 label 时返回) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。
  • logits (tf.Tensor，形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）分数（SoftMax 之前）。
  • past_key_values (List[tf.Tensor]，可选，当传递 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tf.Tensor 列表，每个张量的形状为 (2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head))。

    包含解码器的预计算隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    解码器在每层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
  • encoder_last_hidden_state (tf.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    编码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

序列到序列句子分类模型输出的基类。

TFMultipleChoiceModelOutput

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFMultipleChoiceModelOutput

< >

( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (形状为 (batch_size, ) 的 tf.Tensor, 可选, 当提供 labels 时返回) — 分类损失。
  • logits (形状为 (batch_size, num_choices) 的 tf.Tensor) — num_choices 是输入张量的第二个维度。（参见上面的 input_ids）。

    分类分数（SoftMax 之前）。

  • hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

多项选择模型输出的基类。

TFTokenClassifierOutput

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput

< >

( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (形状为 (n,) 的 tf.Tensor，可选，其中 n 是未屏蔽标签的数量，在提供 labels 时返回) — 分类损失。
  • logits (形状为 (batch_size, sequence_length, config.num_labels) 的 tf.Tensor) — 分类分数（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

标记分类模型输出的基类。

TFQuestionAnsweringModelOutput

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput

< >

( loss: tf.Tensor | None = None start_logits: tf.Tensor = None end_logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (形状为 (batch_size, ) 的 tf.Tensor, 可选, 当提供 start_positions 和 end_positions 时返回) —
  • start_logits (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 tf.Tensor) — 跨度起始分数（SoftMax 之前）。
  • end_logits (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 tf.Tensor) — 跨度结束分数（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

问答模型输出的基类。

TFSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

类 transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

< >

( loss: tf.Tensor | None = None start_logits: tf.Tensor = None end_logits: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None decoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None decoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_last_hidden_state: tf.Tensor | None = None encoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (形状为 (1,) 的 tf.Tensor, 可选, 当提供 labels 时返回) — 总跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。
  • start_logits (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 tf.Tensor) — Span-start 分数（SoftMax 之前）。
  • end_logits (形状为 (batch_size, sequence_length) 的 tf.Tensor) — Span-end 分数（SoftMax 之前）。
  • past_key_values (List[tf.Tensor], 可选, 当传递 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tf.Tensor 列表，每个张量的形状为 (2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head))。

    包含解码器预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 tf.Tensor 元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出）。

    解码器在每个层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 元组（每层一个）。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • encoder_last_hidden_state (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 tf.Tensor, 可选) — 模型编码器最后一层输出处的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    编码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

序列到序列问答模型输出的基类。

FlaxBaseModelOutput

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput

< >

( last_hidden_state: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (jnp.ndarray，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出处的隐藏状态序列。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    自注意力头中用于计算加权平均的注意力 softmax 后的注意力权重。

模型输出的基类，可能包含隐藏状态和注意力。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxBaseModelOutputWithPast

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPast

< >

( last_hidden_state: Array = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (jnp.ndarray 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
  • past_key_values (Dict[str, jnp.ndarray]) — 预先计算的隐藏状态字典（注意力块中的键和值），可用于快速自回归解码。预先计算的键和值隐藏状态的形状为 [batch_size, max_length]。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，可能包含隐藏状态和注意力。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxBaseModelOutputWithPooling

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling

< >

( last_hidden_state: Array = None pooler_output: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (jnp.ndarray 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出处的隐藏状态序列。
  • pooler_output (jnp.ndarray ，形状为 (batch_size, hidden_size)) — 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，经过线性层和 Tanh 激活函数的进一步处理。线性层的权重在预训练期间通过下一句预测（分类）目标进行训练。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，也包含最后一个隐藏状态的池化。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

< >

( last_hidden_state: Array = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (jnp.ndarray，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

    如果使用了 past_key_values，则只输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。

  • past_key_values (tuple(tuple(jnp.ndarray))，可选，当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(jnp.ndarray)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量，以及可选的，如果 config.is_encoder_decoder=True，则包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及可选的，如果 config.is_encoder_decoder=True，则包含交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_attentions=True 且 config.add_cross_attention=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，可能还包含过去的键/值（用于加速序列解码）。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxSeq2SeqModelOutput

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqModelOutput

< >

( last_hidden_state: 数组 = 无 past_key_values: 可选 = 无 decoder_hidden_states: 可选 = 无 decoder_attentions: 可选 = 无 cross_attentions: 可选 = 无 encoder_last_hidden_state: 可选 = 无 encoder_hidden_states: 可选 = 无 encoder_attentions: 可选 = 无 )

参数

  • last_hidden_state (jnp.ndarray ，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型解码器最后一层输出的隐藏状态序列。

    如果使用 past_key_values，则仅输出形状为 (batch_size, 1, hidden_size) 的序列的最后一个隐藏状态。

  • past_key_values (tuple(tuple(jnp.ndarray)), 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(jnp.ndarray)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量和 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的额外张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速顺序解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    解码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • encoder_last_hidden_state (jnp.ndarray, 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size), 可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    编码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型编码器输出的基类，也包含：预先计算的隐藏状态，可以加速顺序解码。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions

< >

( logits: Array = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray ，形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 Softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    交叉注意力 Softmax 之后的交叉注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • past_key_values (tuple(tuple(jnp.ndarray))，可选，当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 jnp.ndarray 元组的元组，每个元组包含自注意力层和交叉注意力层的缓存键、值状态（如果模型在编码器-解码器设置中使用）。仅在 config.is_decoder = True 时相关。

    包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

因果语言模型（或自回归）输出的基类。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxMaskedLMOutput

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxMaskedLMOutput

< >

( logits: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray, 形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 Softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

掩码语言模型输出的基类。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxSeq2SeqLMOutput

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqLMOutput

< >

( logits: Array = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray ，形状为 (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • past_key_values (tuple(tuple(jnp.ndarray)), 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(jnp.ndarray)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量和 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的额外张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    解码器在每层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 jnp.ndarray 元组（每个层一个）。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • encoder_last_hidden_state (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 jnp.ndarray, 可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 jnp.ndarray 元组（嵌入输出一个 + 每个层输出一个）。

    编码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 jnp.ndarray 元组（每个层一个）。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

序列到序列语言模型输出的基类。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxNextSentencePredictorOutput

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxNextSentencePredictorOutput

< >

( logits: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray ，形状为 (batch_size, 2)) — 下一个句子预测（分类）头的预测分数（SoftMax 之前的真/假延续分数）。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 Softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

预测两个句子是否连续的模型输出的基类。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxSequenceClassifierOutput

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSequenceClassifierOutput

< >

( logits: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray ，形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）分数（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

句子分类模型输出的基类。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxSeq2SeqSequenceClassifierOutput

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqSequenceClassifierOutput

< >

( logits: Array = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray ，形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）分数（SoftMax 之前）。
  • past_key_values (tuple(tuple(jnp.ndarray)), 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(jnp.ndarray)) 元组，每个元组有 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量和 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的额外张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    解码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • encoder_last_hidden_state (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 jnp.ndarray，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    编码器在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

序列到序列句子分类模型输出的基类。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxMultipleChoiceModelOutput

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxMultipleChoiceModelOutput

< >

( logits: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray 形状为 (batch_size, num_choices)) — num_choices 是输入张量的第二个维度。（参见上面的 input_ids）。

    分类分数（SoftMax 之前）。

  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

多项选择模型输出的基类。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxTokenClassifierOutput

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxTokenClassifierOutput

< >

( logits: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray 形状为 (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — 分类分数（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态，加上初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 Softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

标记分类模型输出的基类。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxQuestionAnsweringModelOutput

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxQuestionAnsweringModelOutput

< >

( start_logits: Array = None end_logits: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • start_logits (jnp.ndarray ，形状为 (batch_size, sequence_length)) — 范围起始分数（SoftMax 之前）。
  • end_logits (jnp.ndarray ，形状为 (batch_size, sequence_length)) — 范围结束分数（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    模型在每一层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（每一层一个），形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    注意力 Softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

问答模型输出的基类。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

类 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

< >

( start_logits: Array = None end_logits: Array = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • start_logits (jnp.ndarray ，形状为 (batch_size, sequence_length)) — Span-start 分数（SoftMax 之前）。
  • end_logits (jnp.ndarray ，形状为 (batch_size, sequence_length)) — Span-end 分数（SoftMax 之前）。
  • past_key_values (tuple(tuple(jnp.ndarray)), 可选, 当传入 use_cache=True 或 config.use_cache=True 时返回) — 长度为 config.n_layers 的 tuple(tuple(jnp.ndarray)) 元组，每个元组包含 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量和 2 个形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的附加张量。

    包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于（参见 past_key_values 输入）加速序列解码。

  • decoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

    解码器在每层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • decoder_attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 jnp.ndarray 元组（每层一个）。

    解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

  • cross_attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 jnp.ndarray 元组（每层一个）。

    解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

  • encoder_last_hidden_state (形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 jnp.ndarray，可选) — 模型编码器最后一层输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 jnp.ndarray 元组（嵌入输出一个 + 每层输出一个）。

    编码器在每层输出处的隐藏状态以及初始嵌入输出。

  • encoder_attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 jnp.ndarray 元组（每层一个）。

    编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

序列到序列问答模型输出的基类。

替换

< >

( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

< > 在 GitHub 上更新

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