MobileViTV2Model 的前向传播方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用 Module 实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。

• 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), optional, 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，则包含一个嵌入层输出，加上每层的一个输出），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。

MobileViTV2ForImageClassification 的前向传播方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用 Module 实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。

• 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), optional, 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，则包含一个嵌入层输出，加上每阶段的一个输出），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）。

>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileViTV2ForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("apple/mobilevitv2-1.0")
>>> model = MobileViTV2ForImageClassification.from_pretrained("apple/mobilevitv2-1.0")

>>> 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])
...

MobileViTV2ForSemanticSegmentation 的前向传播方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

虽然 forward pass 的实现需要在此函数中定义，但你应该在之后调用 Module 实例而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略它们。

• 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, logits_height, logits_width) 的 torch.FloatTensor) — 每个像素的分类分数。

  返回的 logits 大小不一定与传入的 pixel_values 相同。这是为了避免在用户需要将 logits 大小调整回原始图像大小时进行两次插值并损失质量。您应该始终检查 logits 形状并根据需要进行调整。

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 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，则包含一个嵌入层输出，加上每层的一个输出），形状为 (batch_size, patch_size, hidden_size)。

  模型在每个层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。

• attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传入 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每个层一个）。

  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。

>>> import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileViTV2ForSemanticSegmentation

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("apple/mobilevitv2-1.0-imagenet1k-256")
>>> model = MobileViTV2ForSemanticSegmentation.from_pretrained("apple/mobilevitv2-1.0-imagenet1k-256")

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

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> # logits are of shape (batch_size, num_labels, height, width)
>>> logits = outputs.logits