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DINOv2
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DINOv2
概述
DINOv2 模型在 DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision 中被提出，作者包括 Maxime Oquab, Timothée Darcet, Théo Moutakanni, Huy Vo, Marc Szafraniec, Vasil Khalidov, Pierre Fernandez, Daniel Haziza, Francisco Massa, Alaaeldin El-Nouby, Mahmoud Assran, Nicolas Ballas, Wojciech Galuba, Russell Howes, Po-Yao Huang, Shang-Wen Li, Ishan Misra, Michael Rabbat, Vasu Sharma, Gabriel Synnaeve, Hu Xu, Hervé Jegou, Julien Mairal, Patrick Labatut, Armand Joulin, Piotr Bojanowski。DINOv2 是 DINO 的升级版，DINO 是一种应用于 Vision Transformers 的自监督方法。该方法实现了通用的视觉特征，即在图像分布和任务中无需微调即可工作的特征。
该论文的摘要如下
自然语言处理在大型数据集上进行模型预训练的最新突破，为计算机视觉中类似的基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用的视觉特征，即在图像分布和任务中无需微调即可工作的特征，从而大大简化图像在任何系统中的使用。这项工作表明，现有的预训练方法，特别是自监督方法，如果在来自不同来源的足够精选数据上进行训练，就可以产生这样的特征。我们重新审视了现有的方法，并将不同的技术结合起来，以扩大我们在数据和模型规模方面的预训练。大部分技术贡献旨在加速和稳定大规模训练。在数据方面，我们提出了一个自动管道来构建一个专用的、多样化的和精选的图像数据集，而不是像自监督文献中通常所做的那样使用未精选的数据。在模型方面，我们训练了一个具有 10 亿参数的 ViT 模型 (Dosovitskiy et al., 2020)，并将其提炼成一系列更小的模型，这些模型在图像和像素级别的大多数基准测试中超越了最佳的通用特征 OpenCLIP (Ilharco et al., 2021)。
使用技巧
该模型可以使用 torch.jit.trace 进行追踪，后者利用 JIT 编译来优化模型，使其运行速度更快。请注意，这仍然会产生一些不匹配的元素，原始模型和追踪模型之间的差异约为 1e-4。
import torch
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel
from PIL import Image
import requests
url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained('facebook/dinov2-base')
model = AutoModel.from_pretrained('facebook/dinov2-base')
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
last_hidden_states = outputs[0]
# We have to force return_dict=False for tracing
model.config.return_dict = False
with torch.no_grad():
traced_model = torch.jit.trace(model, [inputs.pixel_values])
traced_outputs = traced_model(inputs.pixel_values)
print((last_hidden_states - traced_outputs[0]).abs().max())资源
以下是 Hugging Face 官方和社区（🌎 表示）资源列表，可帮助您开始使用 DINOv2。
- DINOv2 的演示 notebook 可以在这里找到。 🌎
- Dinov2ForImageClassification 由此示例脚本和notebook支持。
- 另请参阅：图像分类任务指南
如果您有兴趣提交资源并将其包含在此处，请随时打开 Pull Request，我们将对其进行审核！理想情况下，资源应展示一些新内容，而不是重复现有资源。
Dinov2Config
class transformers.Dinov2Config
< source >( hidden_size = 768 num_hidden_layers = 12 num_attention_heads = 12 mlp_ratio = 4 hidden_act = 'gelu' hidden_dropout_prob = 0.0 attention_probs_dropout_prob = 0.0 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 1e-06 image_size = 224 patch_size = 14 num_channels = 3 qkv_bias = True layerscale_value = 1.0 drop_path_rate = 0.0 use_swiglu_ffn = False out_features = None out_indices = None apply_layernorm = True reshape_hidden_states = True use_mask_token = True **kwargs )
参数
- hidden_size (
int, 可选, 默认为 768) — 编码器层和池化层的维度。 - 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。 - mlp_ratio (
int, 可选, 默认为 4) — MLP 隐藏层大小相对于hidden_size的比率。 - hidden_act (
str或function, 可选, 默认为"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"和"gelu_new"。 - hidden_dropout_prob (
float, 可选, 默认为 0.0) — 嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的 dropout 概率。 - attention_probs_dropout_prob (
float, 可选, 默认为 0.0) — attention 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。 - layer_norm_eps (
float, 可选, 默认为 1e-06) — layer normalization 层使用的 epsilon 值。 - 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 14) — 每个 patch 的大小（分辨率）。 - num_channels (
int, 可选, 默认为 3) — 输入通道数。 - qkv_bias (
bool, 可选, 默认为True) — 是否向 queries, keys 和 values 添加偏置。 - layerscale_value (
float, 可选, 默认为 1.0) — 用于 layer scale 的初始值。 - drop_path_rate (
float, 可选, 默认为 0.0) — 每个样本的随机深度比率（当应用于残差层的主路径时）。 - use_swiglu_ffn (
bool, 可选, 默认为False) — 是否使用 SwiGLU 前馈神经网络。 - out_features (
List[str], 可选) — 如果用作 backbone，则输出的特征列表。 可以是"stem","stage1","stage2"等中的任何一个（取决于模型有多少个 stage）。 如果未设置且设置了out_indices，则默认为相应的 stage。 如果未设置且out_indices也未设置，则默认为最后一个 stage。 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 backbone，则输出的特征索引列表。 可以是 0, 1, 2 等中的任何一个（取决于模型有多少个 stage）。 如果未设置且设置了out_features，则默认为相应的 stage。 如果未设置且out_features也未设置，则默认为最后一个 stage。 必须与stage_names属性中定义的顺序相同。 - apply_layernorm (
bool, 可选, 默认为True) — 当模型用作 backbone 时，是否对特征图应用 layer normalization。 - reshape_hidden_states (
bool, 可选, 默认为True) — 当模型用作 backbone 时，是否将特征图重塑为形状为(batch_size, hidden_size, height, width)的 4D 张量。 如果为False，则特征图将是形状为(batch_size, seq_len, hidden_size)的 3D 张量。 - use_mask_token (
bool, 可选, 默认为True) — 是否在嵌入层中使用 mask_token。
这是用于存储 Dinov2Model 配置的配置类。 它用于根据指定的参数实例化 Dinov2 模型，定义模型架构。 使用默认值实例化配置将产生与 Dinov2 google/dinov2-base-patch16-224 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，请阅读 PretrainedConfig 的文档。
示例
>>> from transformers import Dinov2Config, Dinov2Model
>>> # Initializing a Dinov2 dinov2-base-patch16-224 style configuration
>>> configuration = Dinov2Config()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the dinov2-base-patch16-224 style configuration
>>> model = Dinov2Model(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configDinov2Model
class transformers.Dinov2Model
< source >( config: Dinov2Config )
参数
- config (Dinov2Config) — 具有模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。 查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
裸 DINOv2 模型 Transformer 输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定的 head。 此模型是 PyTorch torch.nn.Module 子类。 可将其用作常规 PyTorch 模块，并参阅 PyTorch 文档以了解与常规用法和行为相关的所有事项。
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None bool_masked_pos: typing.Optional[torch.Tensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = 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。 像素值可以使用 AutoImageProcessor 获得。 有关详细信息，请参阅 BitImageProcessor.preprocess()。 - bool_masked_pos (
torch.BoolTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 布尔掩码位置。 指示哪些 patch 被掩码 (1) ，哪些没有 (0)。 仅与预训练相关。 - head_mask (
torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads), 可选) — 用于 nullify self-attention 模块中选定 head 的掩码。 在[0, 1]中选择的掩码值：- 1 表示 head 未被掩码，
- 0 表示 head 已被掩码。
- output_attentions (
bool, 可选) — 是否返回所有 attention 层的 attention 张量。 有关更多详细信息，请参见返回张量下的attentions。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的 hidden state。 有关更多详细信息，请参见返回张量下的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
返回
transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling 或一个 torch.FloatTensor 的元组 (如果传递了 return_dict=False 或者当 config.return_dict=False 时)，包含各种元素，具体取决于配置 (Dinov2Config) 和输入。
-
last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor) — 模型最后一层的输出端的隐藏状态序列。 -
pooler_output (形状为
(batch_size, hidden_size)的torch.FloatTensor) — 序列的第一个 token (分类 token) 的最后一层隐藏状态，在通过用于辅助预训练任务的层进一步处理之后。例如，对于 BERT 系列模型，这返回通过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类 token。线性层权重通过预训练期间的下一句预测 (分类) 目标进行训练。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组 (如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出提供一个，加上每层的输出提供一个)，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或当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。
Dinov2Model 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoImageProcessor, Dinov2Model
>>> 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("facebook/dinov2-base")
>>> model = Dinov2Model.from_pretrained("facebook/dinov2-base")
>>> 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, 257, 768]Dinov2ForImageClassification
class transformers.Dinov2ForImageClassification
< source >( config: Dinov2Config )
参数
- config (Dinov2Config) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
Dinov2 模型 Transformer，顶部带有一个图像分类头 (位于 [CLS] token 的最终隐藏状态之上的线性层)，例如用于 ImageNet。
此模型是 PyTorch 的 torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- pixel_values (形状为
(batch_size, num_channels, height, width)的torch.FloatTensor) — 像素值。像素值可以使用 AutoImageProcessor 获得。有关详细信息，请参阅 BitImageProcessor.preprocess()。 - head_mask (形状为
(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.FloatTensor, 可选) — 用于 nullify 自注意力模块的选定 head 的 Mask。Mask 值在[0, 1]中选择:- 1 表示 head 未被 masking，
- 0 表示 head 被 masking。
- 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。 - labels (形状为
(batch_size,)的torch.LongTensor, 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]中。如果config.num_labels == 1，则计算回归损失 (均方误差损失)；如果config.num_labels > 1，则计算分类损失 (交叉熵损失)。
返回
transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput 或一个 torch.FloatTensor 的元组 (如果传递了 return_dict=False 或者当 config.return_dict=False 时)，包含各种元素，具体取决于配置 (Dinov2Config) 和输入。
-
loss (形状为
(1,)的torch.FloatTensor, 可选, 当提供labels时返回) — 分类 (或回归，如果 config.num_labels==1) 损失。 -
logits (形状为
(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor) — 分类 (或回归，如果 config.num_labels==1) 分数 (在 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 (如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出提供一个，加上每个阶段的输出提供一个)，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每个阶段输出端的隐藏状态 (也称为特征图)。 -
attentions (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或当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。
Dinov2ForImageClassification 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoImageProcessor, Dinov2ForImageClassification
>>> 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("facebook/dinov2-small-imagenet1k-1-layer")
>>> model = Dinov2ForImageClassification.from_pretrained("facebook/dinov2-small-imagenet1k-1-layer")
>>> 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])
tabby, tabby catFlaxDinov2Model
class transformers.FlaxDinov2Model
< source >( config: Dinov2Config input_shape = None seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )
参数
- config (Dinov2Config) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
- dtype (
jax.numpy.dtype, 可选, 默认为jax.numpy.float32) — 计算的数据类型。可以是jax.numpy.float32、jax.numpy.float16(在 GPU 上) 和jax.numpy.bfloat16(在 TPU 上) 之一。这可以用于在 GPU 或 TPU 上启用混合精度训练或半精度推理。如果指定，所有计算将使用给定的
dtype执行。请注意，这仅指定计算的 dtype，不影响模型参数的 dtype。
裸 Dinov2 模型 Transformer，输出原始隐藏状态，顶部没有任何特定的 head。
此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。查看超类文档，了解库为其所有模型实现的一般方法 (例如，从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重)
此模型也是 flax.linen.Module 子类。将其用作常规 Flax linen 模块，并参考 Flax 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。
最后，此模型支持固有的 JAX 功能，例如
__call__
< source >( pixel_values params: dict = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7f787eb14310> = None train: bool = False output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 或 tuple(torch.FloatTensor)
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 或一个 torch.FloatTensor 的元组 (如果传递了 return_dict=False 或者当 config.return_dict=False 时)，包含各种元素，具体取决于配置 (<class 'transformers.models.dinov2.configuration_dinov2.Dinov2Config'>) 和输入。
-
last_hidden_state (形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray) — 模型最后一层的输出端的隐藏状态序列。 -
pooler_output (形状为
(batch_size, hidden_size)的jnp.ndarray) — 序列的第一个 token (分类 token) 的最后一层隐藏状态，通过线性层和 Tanh 激活函数进一步处理。线性层权重通过预训练期间的下一句预测 (分类) 目标进行训练。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组 (嵌入的输出提供一个，加上每层的输出提供一个)，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传递output_attentions=True或当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)。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。
FlaxDinov2PreTrainedModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoImageProcessor, FlaxDinov2Model
>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/dinov2-base")
>>> model = FlaxDinov2Model.from_pretrained("facebook/dinov2-base")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="np")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_stateFlaxDinov2ForImageClassification
class transformers.FlaxDinov2ForImageClassification
< source >( config: Dinov2Config input_shape = None seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )
参数
- config (Dinov2Config) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
- dtype (
jax.numpy.dtype, 可选，默认为jax.numpy.float32) — 计算的数据类型。可以是jax.numpy.float32、jax.numpy.float16(在 GPU 上) 和jax.numpy.bfloat16(在 TPU 上) 之一。这可以用于在 GPU 或 TPU 上启用混合精度训练或半精度推理。如果指定，所有计算将使用给定的
dtype执行。请注意，这仅指定计算的 dtype，不影响模型参数的 dtype。
Dinov2 模型 Transformer，顶部带有一个图像分类头 (位于 [CLS] token 的最终隐藏状态之上的线性层)，例如用于 ImageNet。
此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。查看超类文档，了解库为其所有模型实现的一般方法 (例如，从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重)
此模型也是 flax.linen.Module 子类。将其用作常规 Flax linen 模块，并参考 Flax 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。
最后，此模型支持固有的 JAX 功能，例如
__call__
< 源代码 >( pixel_values params: dict = None dropout_rng: <function PRNGKey at 0x7f787eb14310> = None train: bool = False output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
返回
transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSequenceClassifierOutput 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 (<class 'transformers.models.dinov2.configuration_dinov2.Dinov2Config'>) 和输入的各种元素。
-
logits (形状为
(batch_size, config.num_labels)的jnp.ndarray) — 分类 (或回归，如果 config.num_labels==1) 分数（在 SoftMax 之前）。 -
hidden_states (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —jnp.ndarray的元组 (嵌入的输出提供一个，加上每层的输出提供一个)，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出端的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传递output_attentions=True或当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)。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。
FlaxDinov2PreTrainedModel 的 forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管 forward 传递的配方需要在该函数内定义，但应该在之后调用 Module 实例而不是此函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoImageProcessor, FlaxDinov2ForImageClassification
>>> from PIL import Image
>>> import jax
>>> import requests
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/dinov2-base-imagenet1k-1-layer")
>>> model = FlaxDinov2ForImageClassification.from_pretrained("facebook/dinov2-base-imagenet1k-1-layer", from_pt=True)
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="np")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> logits = outputs.logits
>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_class_idx = jax.numpy.argmax(logits, axis=-1)
>>> print("Predicted class:", model.config.id2label[predicted_class_idx.item()])