大规模迁移 (BiT)
概述
BiT 模型由 Alexander Kolesnikov、Lucas Beyer、Xiaohua Zhai、Joan Puigcerver、Jessica Yung、Sylvain Gelly、Neil Houlsby 在 大规模迁移 (BiT): 通用视觉表征学习 中提出。BiT 是一个简单的方案，用于扩展 ResNet 类架构（特别是 ResNetv2）的预训练。该方法在迁移学习方面取得了显著的改进。
论文的摘要如下：
将预训练的表示进行迁移可以提高样本效率，并在训练用于视觉的深度神经网络时简化超参数调整。我们重新审视了在大型监督数据集上进行预训练并在目标任务上微调模型的范式。我们扩展了预训练，并提出了一种简单的配方，称为“大迁移”(BiT)。通过将几个精心挑选的组件组合起来，并使用简单的启发式方法进行迁移，我们在超过 20 个数据集上取得了良好的性能。BiT 在令人惊讶的各种数据体系中表现出色，从每个类别 1 个样本到总共 100 万个样本。BiT 在 ILSVRC-2012 上取得了 87.5% 的 top-1 准确率，在 CIFAR-10 上取得了 99.4% 的准确率，在 19 任务视觉任务适应基准 (VTAB) 上取得了 76.3% 的准确率。在小型数据集上，BiT 在 ILSVRC-2012 上取得了 76.8% 的准确率（每个类别 10 个样本），在 CIFAR-10 上取得了 97.0% 的准确率（每个类别 10 个样本）。我们对导致高迁移性能的主要组件进行了详细分析。
使用技巧
- BiT 模型在架构方面与 ResNetv2 相同，除了：1) 所有批归一化层都被 组归一化 层替换，2) 对卷积层使用了 权重标准化。作者表明，将两者结合起来对于使用大型批次大小进行训练很有用，并且对迁移学习有显著影响。
资源
以下是官方 Hugging Face 和社区（用 🌎 表示）资源列表，可帮助您开始使用 BiT。
- BitForImageClassification 由此 示例脚本 和 笔记本 支持。
- 另请参阅：图像分类任务指南
如果您有兴趣提交要在此处包含的资源，请随时打开一个拉取请求，我们将对其进行审核！理想情况下，该资源应该展示新内容，而不是重复现有资源。
BitConfig
class transformers.BitConfig
< 源代码 >( num_channels = 3 embedding_size = 64 hidden_sizes = [256, 512, 1024, 2048] depths = [3, 4, 6, 3] layer_type = 'preactivation' hidden_act = 'relu' global_padding = None num_groups = 32 drop_path_rate = 0.0 embedding_dynamic_padding = False output_stride = 32 width_factor = 1 out_features = None out_indices = None **kwargs )
参数
- num_channels (
int, 可选，默认值为 3) — 输入通道数。 - embedding_size (
int, 可选，默认值为 64) — 嵌入层的维度（隐藏大小）。 - hidden_sizes (
List[int], 可选，默认值为[256, 512, 1024, 2048]) — 每个阶段的维度（隐藏大小）。 - depths (
List[int], 可选，默认值为[3, 4, 6, 3]) — 每个阶段的深度（层数）。 - global_padding (
str, 可选) — 用于卷积层的填充策略。可以是"valid"、"same"或None。 - num_groups (
int, 可选, 默认值为 32) — 用于BitGroupNormActivation层的组数。 - drop_path_rate (
float, 可选, 默认值为 0.0) — 随机深度的丢弃路径率。 - embedding_dynamic_padding (
bool, 可选, 默认值为False) — 是否对嵌入层使用动态填充。 - output_stride (
int, 可选, 默认值为 32) — 模型的输出步幅。 - width_factor (
int, 可选, 默认值为 1) — 模型的宽度因子。 - out_features (
List[str], 可选) — 如果用作骨干网络，则为要输出的特征列表。可以是"stem"、"stage1"、"stage2"等（取决于模型有多少个阶段）。如果未设置且out_indices已设置，则将默认为相应的阶段。如果未设置且out_indices未设置，则将默认为最后一个阶段。必须与stage_names属性中定义的顺序相同。 - out_indices (
List[int], 可选) — 如果用作骨干网络，则为要输出的特征的索引列表。可以是 0、1、2 等（取决于模型有多少个阶段）。如果未设置且out_features已设置，则将默认为相应的阶段。如果未设置且out_features未设置，则将默认为最后一个阶段。必须与stage_names属性中定义的顺序相同。
这是用于存储 BitModel 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化 BiT 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 BiT google/bit-50 架构相似的配置。
配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。
示例
>>> from transformers import BitConfig, BitModel
>>> # Initializing a BiT bit-50 style configuration
>>> configuration = BitConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the bit-50 style configuration
>>> model = BitModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configBitImageProcessor
构建一个 BiT 图像处理器。
preprocess
< source >( images: Union do_resize: bool = None size: Dict = None resample: Resampling = None do_center_crop: bool = None crop_size: int = None do_rescale: bool = None rescale_factor: float = None do_normalize: bool = None image_mean: Union = None image_std: Union = None do_convert_rgb: bool = None return_tensors: Union = None data_format: Optional = <ChannelDimension.FIRST: 'channels_first'> input_data_format: Union = None )
参数
- images (
ImageInput) — 要预处理的图像。 需要一个或多个图像，像素值范围为 0 到 255。 如果传入的图像像素值介于 0 到 1 之间，请设置do_rescale=False。 - do_resize (
bool, 可选, 默认值为self.do_resize) — 是否调整图像大小。 - size (
Dict[str, int], 可选, 默认值为self.size) — 调整大小后图像的大小。 图像的最短边调整为 size[“shortest_edge”]，最长边调整为保持输入的纵横比。 - resample (
int, 可选, 默认值为self.resample) — 如果调整图像大小，则使用的重采样过滤器。 这可以是枚举PILImageResampling中的一个值。 只有在do_resize设置为True时才有效。 - do_center_crop (
bool, 可选, 默认值为self.do_center_crop) — 是否对图像进行中心裁剪。 - crop_size (
Dict[str, int], 可选, 默认值为self.crop_size) — 中心裁剪的大小。 只有在do_center_crop设置为True时才有效。 - do_rescale (
bool, 可选, 默认值为self.do_rescale) — 是否调整图像大小。 - rescale_factor (
float, 可选, 默认为self.rescale_factor) — 如果do_rescale设置为True，则用于对图像进行缩放的缩放因子。 - do_normalize (
bool, 可选, 默认为self.do_normalize) — 是否对图像进行归一化。 - image_mean (
float或List[float], 可选, 默认为self.image_mean) — 用于归一化的图像平均值。仅在do_normalize设置为True时有效。 - image_std (
float或List[float], 可选, 默认为self.image_std) — 用于归一化的图像标准差。仅在do_normalize设置为True时有效。 - do_convert_rgb (
bool, 可选, 默认为self.do_convert_rgb) — 是否将图像转换为 RGB 格式。 - return_tensors (
str或TensorType, 可选) — 要返回的张量类型。可以是以下之一：- 未设置：返回一个
np.ndarray列表。 TensorType.TENSORFLOW或'tf'：返回一个tf.Tensor类型的批次。TensorType.PYTORCH或'pt'：返回一个torch.Tensor类型的批次。TensorType.NUMPY或'np'：返回一个np.ndarray类型的批次。TensorType.JAX或'jax'：返回一个jax.numpy.ndarray类型的批次。
- 未设置：返回一个
- data_format (
ChannelDimension或str, 可选, 默认为ChannelDimension.FIRST) — 输出图像的通道维度格式。可以是以下之一："channels_first"或ChannelDimension.FIRST：图像格式为 (num_channels, height, width)。"channels_last"或ChannelDimension.LAST：图像格式为 (height, width, num_channels)。- 未设置：使用输入图像的通道维度格式。
- input_data_format (
ChannelDimension或str, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像推断通道维度格式。可以是以下之一："channels_first"或ChannelDimension.FIRST：图像格式为 (num_channels, height, width)。"channels_last"或ChannelDimension.LAST：图像格式为 (height, width, num_channels)。"none"或ChannelDimension.NONE：图像格式为 (height, width)。
预处理图像或图像批次。
BitModel
class transformers.BitModel
< 源代码 >( config )
参数
- config (BitConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
BiT 模型，输出原始特征，顶部没有特定头部。该模型是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档了解所有与一般用法和行为相关的事项。
forward
< source >( pixel_values: Tensor output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- pixel_values (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, num_channels, height, width)) — 像素值。像素值可以使用 AutoImageProcessor 获取。查看 BitImageProcessor.call() 获取详细信息。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。查看返回张量中的hidden_states获取更多详细信息。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是普通元组。
返回
transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含取决于配置（BitConfig）和输入的各种元素。
-
last_hidden_state (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, num_channels, height, width)) — 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)) — 对空间维度进行池化操作后的最后一层隐藏状态。 -
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（一个用于嵌入层的输出，如果模型具有嵌入层，+ 一个用于每一层的输出），形状为(batch_size, num_channels, height, width)。每层输出的模型隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
The BitModel forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然前向传递的配方需要在此函数内定义，但应该随后调用 Module 实例，而不是这个函数，因为前者负责运行前后处理步骤，而后者则静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoImageProcessor, BitModel
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image", trust_remote_code=True)
>>> image = dataset["test"]["image"][0]
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/bit-50")
>>> model = BitModel.from_pretrained("google/bit-50")
>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 2048, 7, 7]BitForImageClassification
class transformers.BitForImageClassification
< source >( config )
参数
- config (BitConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
BiT 模型，顶部有一个图像分类头部（池化特征顶部的线性层），例如用于 ImageNet。
该模型是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档了解所有与一般用法和行为相关的事项。
forward
<( pixel_values: Optional = None labels: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- pixel_values (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, num_channels, height, width)) — 像素值。可以使用 AutoImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 BitImageProcessor.call() 。 - 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，请参阅返回张量中的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。 - labels (
torch.LongTensor形状为(batch_size,), 可选) — 用于计算图像分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]内。如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。
返回
transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），包含各种元素，具体取决于配置 (BitConfig) 和输入。
- loss (
torch.FloatTensor形状为(1,), 可选，在提供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（在 SoftMax 之前）。 - hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选，在传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每个阶段的输出）形状为(batch_size, num_channels, height, width)。模型在每个阶段输出处的隐藏状态（也称为特征图）。
The BitForImageClassification 正向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
虽然前向传递的配方需要在此函数内定义，但应该随后调用 Module 实例，而不是这个函数，因为前者负责运行前后处理步骤，而后者则静默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoImageProcessor, BitForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image", trust_remote_code=True)
>>> image = dataset["test"]["image"][0]
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/bit-50")
>>> model = BitForImageClassification.from_pretrained("google/bit-50")
>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
tiger cat