参数

• pixel_values (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, num_channels, image_size, image_size), 可选) — 对应于输入图像的张量。像素值可以使用 {image_processor_class} 获取。详情请参阅 {image_processor_class}.__call__（{processor_class} 使用 {image_processor_class} 处理图像）。
• 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。

一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含各种元素，具体取决于配置（ConvNextConfig）和输入。

• 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)) — 经过空间维度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 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（一个用于嵌入层的输出（如果模型有嵌入层），再加上每个层的输出），形状为 (batch_size, num_channels, height, width)。

  模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

参数

• pixel_values (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, num_channels, image_size, image_size), 可选) — 对应于输入图像的张量。像素值可以使用 {image_processor_class} 获取。详情请参阅 {image_processor_class}.__call__（{processor_class} 使用 {image_processor_class} 处理图像）。
• 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] 范围内。如果 config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失），如果 config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。
• 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。

一个 transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含各种元素，具体取决于配置（ConvNextConfig）和输入。

• loss (形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，当提供 labels 时返回) — 分类损失（如果 config.num_labels==1，则为回归损失）。
• logits (形状为 (batch_size, config.num_labels) 的 torch.FloatTensor) — 分类（如果 config.num_labels==1，则为回归）分数（SoftMax 之前）。
• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 的元组（一个用于嵌入层的输出（如果模型有嵌入层），再加上每个阶段的输出），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）。

参数

• pixel_values (np.ndarray, tf.Tensor, list[tf.Tensor]、`dict[str, tf.Tensor] 或 dict[str, np.ndarray]，并且每个样本的形状必须为 (batch_size, num_channels, height, width)) — 像素值。像素值可以使用 AutoImageProcessor 获取。有关详细信息，请参阅 ConvNextImageProcessor.call()。
• output_hidden_states (bool, optional) — 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。此参数只能在 Eager 模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。
• return_dict (bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通的元组。此参数可以在 Eager 模式下使用，在图模式下，该值将始终设置为 True。

一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPooling 或一个 tf.Tensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），根据配置（ConvNextConfig）和输入包含各种元素。

• last_hidden_state (tf.Tensor of shape (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)) — 序列的第一个标记（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。线性层的权重是在预训练期间从下一句预测（分类）目标中训练的。

  此输出通常不是输入语义内容的良好摘要，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), optional, 当传递 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — tf.Tensor 的元组（一个用于嵌入层的输出，一个用于每个层的输出），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。

  模型在每个层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。

• attentions (tuple(tf.Tensor), optional, 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 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

参数

• pixel_values (np.ndarray, tf.Tensor, list[tf.Tensor]、`dict[str, tf.Tensor] 或 dict[str, np.ndarray]，并且每个样本的形状必须为 (batch_size, num_channels, height, width)) — 像素值。像素值可以使用 AutoImageProcessor 获取。有关详细信息，请参阅 ConvNextImageProcessor.call()。
• output_hidden_states (bool, optional) — 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。此参数只能在 Eager 模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。
• return_dict (bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通的元组。此参数可以在 Eager 模式下使用，在图模式下，该值将始终设置为 True。
• labels (tf.Tensor 或 np.ndarray，形状为 (batch_size,), optional) — 用于计算图像分类/回归损失的标签。索引应在 [0, ..., config.num_labels - 1] 范围内。如果 config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失），如果 config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。

一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput 或一个 tf.Tensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），根据配置（ConvNextConfig）和输入包含各种元素。

• loss (tf.Tensor，形状为 (batch_size, )，可选，当提供 labels 时返回) — 分类损失（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（或回归，如果 config.num_labels==1）分数（SoftMax 之前）。

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

  模型在每个层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。

• attentions (tuple(tf.Tensor), optional, 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 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。