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AltCLIP

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AltCLIP

概述

AltCLIP 模型由 Zhongzhi Chen、Guang Liu、Bo-Wen Zhang、Fulong Ye、Qinghong Yang 和 Ledell Wu 在 AltCLIP: Altering the Language Encoder in CLIP for Extended Language Capabilities 中提出。AltCLIP（更改 CLIP 中的语言编码器）是一种在各种图像-文本和文本-文本对上训练的神经网络。通过将 CLIP 的文本编码器切换为预训练的多语言文本编码器 XLM-R，我们可以在几乎所有任务上获得与 CLIP 非常接近的性能，并扩展了原始 CLIP 的功能，例如多语言理解。

论文的摘要是:

在这项工作中，我们提出了一种概念上简单有效的方法来训练强大的双语多模态表示模型。从 OpenAI 发布的预训练多模态表示模型 CLIP 开始，我们将文本编码器切换为预训练的多语言文本编码器 XLM-R，并通过由教师学习和对比学习组成的两阶段训练模式来对齐语言和图像表示。我们通过对各种任务的评估来验证我们的方法。我们在 ImageNet-CN、Flicker30k-CN 和 COCO-CN 等一系列任务上树立了新的最先进性能。此外，我们在几乎所有任务上都获得了与 CLIP 非常接近的性能，这表明可以简单地更改 CLIP 中的文本编码器以扩展功能，例如多语言理解。

此模型由 jongjyh 贡献。

使用技巧和示例

AltCLIP 的用法与 CLIP 非常相似。与 CLIP 的区别在于文本编码器。请注意，我们使用双向注意力而不是因果注意力，并且我们使用 XLM-R 中的 [CLS] 标记来表示文本嵌入。

AltCLIP 是一种多模态视觉和语言模型。它可以用于图像-文本相似度和零样本图像分类。AltCLIP 使用类似 ViT 的 Transformer 来获取视觉特征，并使用双向语言模型来获取文本特征。然后将文本和视觉特征都投影到具有相同维度的潜在空间。然后将投影的图像和文本特征之间的点积用作相似度分数。

为了将图像馈送到 Transformer 编码器，每个图像都被分割成一系列固定大小的非重叠块，然后进行线性嵌入。添加了一个 [CLS] 标记作为整个图像的表示。作者还添加了绝对位置嵌入，并将生成的向量序列馈送到标准 Transformer 编码器。CLIPImageProcessor 可用于调整（或重新缩放）和标准化模型的图像。

AltCLIPProcessor 将 CLIPImageProcessor 和 XLMRobertaTokenizer 包装到单个实例中，以同时对文本进行编码并准备图像。以下示例显示了如何使用 AltCLIPProcessor 和 AltCLIPModel 获取图像-文本相似度分数。

>>> from PIL import Image
>>> import requests

>>> from transformers import AltCLIPModel, AltCLIPProcessor

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

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

>>> inputs = processor(text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], images=image, return_tensors="pt", padding=True)

>>> outputs = model(**inputs)
>>> logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
>>> probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # we can take the softmax to get the label probabilities

此模型基于 CLIPModel，像使用原始 CLIP 一样使用它。

AltCLIPConfig

类 transformers.AltCLIPConfig

< >

( text_config = None vision_config = None projection_dim = 768 logit_scale_init_value = 2.6592 **kwargs )

参数

  • text_config (dict, 可选) — 用于初始化 AltCLIPTextConfig 的配置选项字典。
  • vision_config (dict, 可选) — 用于初始化 AltCLIPVisionConfig 的配置选项字典。
  • projection_dim (int, 可选, 默认为 768) — 文本和视觉投影层的维度。
  • logit_scale_init_value (float, 可选, 默认为 2.6592) — logit_scale 参数的初始值。默认值与原始 CLIP 实现中使用的值相同。
  • kwargs (可选) — 关键字参数字典。

这是用于存储 AltCLIPModel 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化 AltCLIP 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 AltCLIP BAAI/AltCLIP 架构类似的配置。

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 AltCLIPConfig, AltCLIPModel

>>> # Initializing a AltCLIPConfig with BAAI/AltCLIP style configuration
>>> configuration = AltCLIPConfig()

>>> # Initializing a AltCLIPModel (with random weights) from the BAAI/AltCLIP style configuration
>>> model = AltCLIPModel(configuration)

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

>>> # We can also initialize a AltCLIPConfig from a AltCLIPTextConfig and a AltCLIPVisionConfig

>>> # Initializing a AltCLIPText and AltCLIPVision configuration
>>> config_text = AltCLIPTextConfig()
>>> config_vision = AltCLIPVisionConfig()

>>> config = AltCLIPConfig.from_text_vision_configs(config_text, config_vision)

from_text_vision_configs

< >

( text_config: AltCLIPTextConfig vision_config: AltCLIPVisionConfig **kwargs ) → AltCLIPConfig

返回值

AltCLIPConfig

配置对象的一个实例

从 altclip 文本模型配置和 altclip 视觉模型配置实例化 AltCLIPConfig（或派生类）。

AltCLIPTextConfig

类 transformers.AltCLIPTextConfig

< >

( vocab_size = 250002 hidden_size = 1024 num_hidden_layers = 24 num_attention_heads = 16 intermediate_size = 4096 hidden_act = 'gelu' hidden_dropout_prob = 0.1 attention_probs_dropout_prob = 0.1 max_position_embeddings = 514 type_vocab_size = 1 initializer_range = 0.02 initializer_factor = 0.02 layer_norm_eps = 1e-05 pad_token_id = 1 bos_token_id = 0 eos_token_id = 2 position_embedding_type = 'absolute' use_cache = True project_dim = 768 **kwargs )

参数

  • vocab_size (int, 可选, 默认为 250002) — AltCLIP 模型的词汇量大小。定义了在调用 AltCLIPTextModel 时传递的 inputs_ids 可以表示的不同标记的数量。
  • hidden_size (int, 可选, 默认为 1024) — 编码器层和池化层的维度。
  • num_hidden_layers (int, 可选, 默认为 24) — Transformer 编码器中的隐藏层数。
  • num_attention_heads (int, 可选, 默认为 16) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数。
  • intermediate_size (int, 可选, 默认为 4096) — Transformer 编码器中“中间”（通常称为前馈）层的维度。
  • hidden_act (str 或 Callable, 可选, 默认为 "gelu") — 编码器和池化层中的非线性激活函数（函数或字符串）。 如果是字符串，则支持 "gelu"、"relu"、"silu" 和 "gelu_new"。
  • hidden_dropout_prob (float, 可选, 默认为 0.1) — 嵌入、编码器和池化层中所有全连接层的 dropout 概率。
  • attention_probs_dropout_prob (float, 可选, 默认为 0.1) — 注意力概率的 dropout 比率。
  • max_position_embeddings (int, 可选, 默认为 514) — 此模型可能使用的最大序列长度。 通常将其设置为较大的值以防万一（例如，512 或 1024 或 2048）。
  • type_vocab_size (int，可选，默认为 1) — 调用 AltCLIPTextModel 时传递的 token_type_ids 的词汇表大小。
  • initializer_range (float，可选，默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。
  • initializer_factor (float，可选，默认为 0.02) — 初始化所有权重矩阵的因子（应保持为 1，内部用于初始化测试）。
  • layer_norm_eps (float，可选，默认为 1e-05) — 层归一化层使用的 epsilon。
  • pad_token_id (int，可选，默认为 1) — 填充 标记的 ID。
  • bos_token_id (int，可选，默认为 0) — 序列开头 标记的 ID。
  • eos_token_id (Union[int, List[int]]，可选，默认为 2) — 序列结尾 标记的 ID。可以选择使用列表来设置多个 序列结尾 标记。
  • position_embedding_type (str, 可选, 默认为 "absolute") — 位置嵌入的类型。选择 "absolute"、"relative_key"、"relative_key_query" 之一。对于位置嵌入，使用 "absolute"。有关 "relative_key" 的更多信息，请参阅 具有相对位置表示的自注意力（Shaw 等人）。有关 "relative_key_query" 的更多信息，请参阅 使用更好的相对位置嵌入改进 Transformer 模型（Huang 等人） 中的*方法 4*。
  • use_cache (bool, 可选, 默认为 True) — 模型是否应返回最后的键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅在 config.is_decoder=True 时相关。
  • project_dim (int, 可选, 默认为 768) — 映射层之前教师模型的维度。

这是用于存储 AltCLIPTextModel 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化 AltCLIP 文本模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 AltCLIP BAAI/AltCLIP 架构类似的配置。

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 AltCLIPTextModel, AltCLIPTextConfig

>>> # Initializing a AltCLIPTextConfig with BAAI/AltCLIP style configuration
>>> configuration = AltCLIPTextConfig()

>>> # Initializing a AltCLIPTextModel (with random weights) from the BAAI/AltCLIP style configuration
>>> model = AltCLIPTextModel(configuration)

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

AltCLIPVisionConfig

类 transformers.AltCLIPVisionConfig

< >

( hidden_size = 768 intermediate_size = 3072 projection_dim = 512 num_hidden_layers = 12 num_attention_heads = 12 num_channels = 3 image_size = 224 patch_size = 32 hidden_act = 'quick_gelu' layer_norm_eps = 1e-05 attention_dropout = 0.0 initializer_range = 0.02 initializer_factor = 1.0 **kwargs )

参数

  • hidden_size (int, 可选, 默认为 768) — 编码器层和池化层的维度。
  • intermediate_size (int, 可选, 默认为 3072) — Transformer 编码器中“中间”（即前馈）层的维度。
  • projection_dim (int, 可选, 默认为 512) — 文本和视觉投影层的维度。
  • num_hidden_layers (int, 可选, 默认为 12) — Transformer 编码器中隐藏层的数量。
  • num_attention_heads (int, 可选, 默认为 12) — Transformer 编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 (int, 可选, 默认为 224) — 每张图片的大小（分辨率）。
  • patch_size (int, 可选, 默认为 32) — 每个图像块的大小（分辨率）。
  • hidden_act (str 或 function，可选，默认为 "quick_gelu") — 编码器和池化器中的非线性激活函数（函数或字符串）。如果是字符串，则支持 "gelu"、"relu"、"selu"、"gelu_new" 和 "quick_gelu"。
  • layer_norm_eps (float，可选，默认为 1e-05) — 层归一化层使用的 epsilon 值。
  • attention_dropout (float，可选，默认为 0.0) — 注意力概率的 dropout 比率。
  • initializer_range (float，可选，默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。
  • initializer_factor (float，可选，默认为 1.0) — 用于初始化所有权重矩阵的因子（应保持为 1，内部用于初始化测试）。

这是用于存储 AltCLIPModel 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化 AltCLIP 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 AltCLIP BAAI/AltCLIP 架构类似的配置。

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 AltCLIPVisionConfig, AltCLIPVisionModel

>>> # Initializing a AltCLIPVisionConfig with BAAI/AltCLIP style configuration
>>> configuration = AltCLIPVisionConfig()

>>> # Initializing a AltCLIPVisionModel (with random weights) from the BAAI/AltCLIP style configuration
>>> model = AltCLIPVisionModel(configuration)

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

AltCLIPProcessor

类 transformers.AltCLIPProcessor

< >

( image_processor = None tokenizer = None )

参数

构造一个 AltCLIP 处理器，它将 CLIP 图像处理器和 XLM-Roberta 分词器包装到单个处理器中。

AltCLIPProcessor 提供了 CLIPImageProcessor 和 XLMRobertaTokenizerFast 的所有功能。有关更多信息，请参阅 __call__() 和 decode()。

batch_decode（批量解码）

< >

( *args **kwargs )

此方法将其所有参数转发到 XLMRobertaTokenizerFast 的 batch_decode()。有关更多信息，请参阅此方法的文档字符串。

decode（解码）

< >

( *args **kwargs )

此方法将其所有参数转发到 XLMRobertaTokenizerFast 的 decode()。有关更多信息，请参阅此方法的文档字符串。

AltCLIPModel

类 transformers.AltCLIPModel

< >

( config: AltCLIPConfig )

forward（前向传播）

< >

( input_ids: Optional = None pixel_values: Optional = None attention_mask: Optional = None position_ids: Optional = None token_type_ids: Optional = None return_loss: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → transformers.models.altclip.modeling_altclip.AltCLIPOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_ids (torch.LongTensor 形状为 (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。如果您提供填充，默认情况下将忽略填充。

    可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 掩码以避免对填充标记索引执行注意力。掩码值在 [0, 1] 中选择：

    • 未屏蔽标记为 1，
    • 屏蔽标记为 0。

    什么是注意力掩码？

  • position_ids (torch.LongTensor 形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 位置嵌入中每个输入序列标记的位置索引。在 [0, config.max_position_embeddings - 1] 范围内选择。

    什么是位置 ID？

  • pixel_values (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, num_channels, height, width)) — 像素值。如果您提供填充，默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 CLIPImageProcessor.call()。
  • return_loss (bool, 可选) — 是否返回对比损失。
  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 attentions。
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 hidden_states。
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通的元组。

返回值

transformers.models.altclip.modeling_altclip.AltCLIPOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.models.altclip.modeling_altclip.AltCLIPOutput 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置 (<class 'transformers.models.altclip.configuration_altclip.AltCLIPConfig'>) 和输入包含各种元素。

  • loss (torch.FloatTensor 形状为 (1,)，可选，当 return_loss 为 True 时返回) — 图像-文本相似度的对比损失。
  • logits_per_image (torch.FloatTensor 形状为 (image_batch_size, text_batch_size)) — image_embeds 和 text_embeds 之间的缩放点积分数。这表示图像-文本相似度分数。
  • logits_per_text (torch.FloatTensor 形状为 (text_batch_size, image_batch_size)) — text_embeds 和 image_embeds 之间的缩放点积分数。这表示文本-图像相似度分数。
  • text_embeds (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, output_dim) — 通过将投影层应用于 AltCLIPTextModel 的池化输出获得的文本嵌入。
  • image_embeds (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, output_dim) — 通过将投影层应用于 AltCLIPVisionModel 的池化输出获得的图像嵌入。
  • text_model_output (BaseModelOutputWithPooling) — AltCLIPTextModel 的输出。
  • vision_model_output (BaseModelOutputWithPooling) — AltCLIPVisionModel 的输出。

AltCLIPModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数中定义，但之后应该调用 Module 实例而不是此实例，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

示例

>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, AltCLIPModel

>>> model = AltCLIPModel.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
>>> inputs = processor(
...     text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], images=image, return_tensors="pt", padding=True
... )
>>> outputs = model(**inputs)
>>> logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
>>> probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # we can take the softmax to get the label probabilities

get_text_features

< >

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None position_ids: Optional = None token_type_ids = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → text_features (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, output_dim)

参数

  • input_ids (torch.LongTensor 形状为 (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。如果您提供填充，默认情况下将忽略填充。

    可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.Tensor 形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 避免对填充标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择：

    • 未被屏蔽的标记为 1，
    • 被屏蔽的标记为 0。

    什么是注意力掩码？

  • position_ids (torch.LongTensor 形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 位置嵌入中每个输入序列标记的位置索引。在 [0, config.max_position_embeddings - 1] 范围内选择。

    什么是位置 ID？

  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关详细信息，请参阅返回张量下的 attentions。
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关详细信息，请参阅返回张量下的 hidden_states。
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。

返回值

text_features (形状为 (batch_size, output_dim) 的 torch.FloatTensor)

通过将投影层应用于 AltCLIPTextModel 的池化输出获得的文本嵌入。

AltCLIPModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数中定义，但之后应该调用 Module 实例而不是此实例，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

示例

>>> from transformers import AutoProcessor, AltCLIPModel

>>> model = AltCLIPModel.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")
>>> inputs = processor(text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="pt")
>>> text_features = model.get_text_features(**inputs)

get_image_features

< >

( pixel_values: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → image_features (形状为 (batch_size, output_dim) 的 torch.FloatTensor)

参数

  • pixel_values (形状为 (batch_size, num_channels, height, width) 的 torch.FloatTensor) — 像素值。如果您提供填充，默认情况下将忽略它。可以使用 AutoImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 CLIPImageProcessor.call()。
  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 attentions。
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 hidden_states。
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。

返回值

image_features (形状为 (batch_size, output_dim) 的 torch.FloatTensor)

通过将投影层应用于 AltCLIPVisionModel 的池化输出获得的图像嵌入。

AltCLIPModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数中定义，但之后应该调用 Module 实例而不是此实例，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

示例

>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, AltCLIPModel

>>> model = AltCLIPModel.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("BAAI/AltCLIP")
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> image_features = model.get_image_features(**inputs)

AltCLIPTextModel

类 transformers.AltCLIPTextModel

< >

( config )

forward（前向传播）

< >

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attention_mask: Optional = None output_attentions: Optional = None return_dict: Optional = None output_hidden_states: Optional = None ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndProjection 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_ids (torch.LongTensor ，形状为 (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列词元的索引。如果您提供填充，默认情况下将忽略它。

    索引可以通过 AutoTokenizer 获取。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。

    什么是输入 ID？

  • attention_mask (torch.Tensor ，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 掩码以避免对填充词元索引执行注意力。掩码值在 [0, 1] 中选择：

    • 未屏蔽的词元为 1，
    • 已屏蔽的词元为 0。

    什么是注意力掩码？

  • position_ids (torch.LongTensor 形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 位置嵌入中每个输入序列标记的位置索引。在 [0, config.max_position_embeddings - 1] 范围内选择。

    什么是位置 ID？

  • output_attentions (bool，可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 attentions。
  • output_hidden_states (bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 hidden_states。
  • return_dict (bool，可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。

返回值

transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndProjection 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndProjection 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），根据配置 (<class 'transformers.models.altclip.configuration_altclip.AltCLIPTextConfig'>) 和输入包含各种元素。

  • 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）的最后一层隐藏状态，经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后得到。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, 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, 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。

  • projection_state (tuple(torch.FloatTensor)，当传递 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组，形状为 (batch_size,config.project_dim)。

    投影层之前的文本嵌入，用于模拟教师编码器的最后一个隐藏状态。

AltCLIPTextModel forward 方法，覆盖 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数中定义，但之后应该调用 Module 实例而不是此实例，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

示例

>>> from transformers import AutoProcessor, AltCLIPTextModel

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

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

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

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

AltCLIPVisionModel

类 transformers.AltCLIPVisionModel

< >

( config: AltCLIPVisionConfig )

forward（前向传播）

< >

( pixel_values: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling 或 tuple(torch.FloatTensor)

参数

  • pixel_values (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, num_channels, height, width)) — 像素值。如果您提供填充，默认情况下将忽略它。可以使用 AutoImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 CLIPImageProcessor.call()。
  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 attentions。
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 hidden_states。
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。

返回值

transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling 或 tuple(torch.FloatTensor)

transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling 或 torch.FloatTensor 元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时）包含根据配置 (<class 'transformers.models.altclip.configuration_altclip.AltCLIPVisionConfig'>) 和输入的不同元素。

  • 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）的最后一层隐藏状态，经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后得到。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, 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, 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。

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

尽管前向传递的配方需要在此函数中定义，但之后应该调用 Module 实例而不是此实例，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

示例

>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, AltCLIPVisionModel

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

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

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