ResNet

概览

ResNet 模型由 Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren 和 Jian Sun 在 Deep Residual Learning for Image Recognition 中提出。我们的实现遵循 Nvidia 所做的小改动，我们在 bottleneck 的 3x3 卷积中应用 stride=2 进行下采样，而不是在第一个 1x1 卷积中。这通常被称为 “ResNet v1.5”。

ResNet 引入了残差连接，它们允许训练具有前所未有层数（高达 1000 层）的网络。ResNet 赢得了 2015 年 ILSVRC & COCO 竞赛，是深度计算机视觉领域的一个重要里程碑。

以下是论文的摘要

更深层的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以简化比以前使用的网络更深层的网络的训练。我们明确地将层重新 формулировать 为学习参考层输入的残差函数，而不是学习未参考的函数。我们提供了全面的经验证据，表明这些残差网络更容易优化，并且可以从显着增加的深度中获得准确性。在 ImageNet 数据集上，我们评估了深度高达 152 层的残差网络，这比 VGG 网络深 8 倍，但复杂度仍然较低。这些残差网络的集成在 ImageNet 测试集上实现了 3.57% 的错误率。此结果在 ILSVRC 2015 分类任务中获得了第一名。我们还介绍了在 CIFAR-10 上使用 100 层和 1000 层的分析。表示的深度对于许多视觉识别任务至关重要。仅由于我们极其深入的表示，我们在 COCO 对象检测数据集上获得了 28% 的相对改进。深度残差网络是我们提交给 ILSVRC & COCO 2015 竞赛的基础，我们在这些竞赛中也赢得了 ImageNet 检测、ImageNet 定位、COCO 检测和 COCO 分割任务的第一名。

下图说明了 ResNet 的架构。取自原始论文。

此模型由 Francesco 贡献。此模型的 TensorFlow 版本由 amyeroberts 添加。原始代码可以在这里找到。

资源

以下是官方 Hugging Face 和社区 (🌎 表示) 资源列表，可帮助您开始使用 ResNet。

图像分类

ResNetForImageClassification 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以包含在此处，请随时打开 Pull Request，我们将对其进行审核！该资源应理想地展示一些新的东西，而不是重复现有资源。

ResNetConfig

class transformers.ResNetConfig

< source >

( num_channels = 3 embedding_size = 64 hidden_sizes = [256, 512, 1024, 2048] depths = [3, 4, 6, 3] layer_type = 'bottleneck' hidden_act = 'relu' downsample_in_first_stage = False downsample_in_bottleneck = False out_features = None out_indices = None **kwargs )

参数

num_channels (int, 可选, 默认为 3) — 输入通道数。
embedding_size (int, 可选, 默认为 64) — 嵌入层的维度（隐藏大小）。
hidden_sizes (List[int], 可选, 默认为 [256, 512, 1024, 2048]) — 每个阶段的维度（隐藏大小）。
depths (List[int], 可选, 默认为 [3, 4, 6, 3]) — 每个阶段的深度（层数）。
layer_type (str, 可选, 默认为 "bottleneck") — 要使用的层类型，可以是 "basic"（用于较小的模型，如 resnet-18 或 resnet-34）或 "bottleneck"（用于较大的模型，如 resnet-50 及以上）。
hidden_act (str, 可选, 默认为 "relu") — 每个块中的非线性激活函数。如果为字符串，则支持 "gelu"、"relu"、"selu" 和 "gelu_new"。
downsample_in_first_stage (bool, 可选, 默认为 False) — 如果为 True，则第一阶段将使用 2 的 stride 对输入进行下采样。
downsample_in_bottleneck (bool, 可选, 默认为 False) — 如果为 True，则 ResNetBottleNeckLayer 中的第一个 1x1 卷积将使用步长为 2 来下采样输入。
out_features (List[str], 可选) — 如果用作骨干网络，则输出特征的列表。可以是 "stem", "stage1", "stage2" 等（取决于模型有多少个阶段）。如果未设置且设置了 out_indices，则默认为相应的阶段。如果未设置且 out_indices 也未设置，则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，则输出特征索引的列表。可以是 0, 1, 2 等（取决于模型有多少个阶段）。如果未设置且设置了 out_features，则默认为相应的阶段。如果未设置且 out_features 也未设置，则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 ResNetModel 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化 ResNet 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 ResNet microsoft/resnet-50 架构类似的配置。

配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。请阅读 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。

示例

>>> from transformers import ResNetConfig, ResNetModel

>>> # Initializing a ResNet resnet-50 style configuration
>>> configuration = ResNetConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the resnet-50 style configuration
>>> model = ResNetModel(configuration)

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

Pytorch

隐藏 Pytorch 内容

ResNetModel

class transformers.ResNetModel

< source >

( config )

参数

config (ResNetConfig) — 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关联的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

裸 ResNet 模型输出原始特征，顶部没有任何特定的头部。此模型是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参阅 PyTorch 文档，了解与常规用法和行为相关的所有事项。

forward

< source >

( pixel_values: Tensor output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = 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 获得。有关详细信息，请参阅 ConvNextImageProcessor.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。

返回值

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

一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），其中包含各种元素，具体取决于配置 (ResNetConfig) 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)) — 在空间维度上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 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — torch.FloatTensor 元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入输出，每个层的输出各一个），形状为 (batch_size, num_channels, height, width)。

模型在每一层输出的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。

ResNetModel 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中定义，但应在之后调用 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, ResNetModel
>>> 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("microsoft/resnet-50")
>>> model = ResNetModel.from_pretrained("microsoft/resnet-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]

ResNetForImageClassification

class transformers.ResNetForImageClassification

< source >

( config )

参数

config (ResNetConfig) — 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关联的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

带有图像分类头的 ResNet 模型（池化特征顶部的线性层），例如用于 ImageNet。

此模型是 PyTorch torch.nn.Module 子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参阅 PyTorch 文档，了解与常规用法和行为相关的所有事项。

forward

< source >

( pixel_values: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = 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。像素值可以使用 AutoImageProcessor 获得。有关详细信息，请参阅 ConvNextImageProcessor.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。
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] 中。如果 config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。

返回值

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

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

loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,), 可选, 当提供 labels 时返回) — 分类（或回归，如果 config.num_labels==1）损失。
logits (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 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 元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入输出，每个阶段的输出各一个），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）。

ResNetForImageClassification forward 方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

示例

>>> from transformers import AutoImageProcessor, ResNetForImageClassification
>>> 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("microsoft/resnet-50")
>>> model = ResNetForImageClassification.from_pretrained("microsoft/resnet-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

TensorFlow

隐藏 TensorFlow 内容

TFResNetModel

class transformers.TFResNetModel

< 源文件 >

( config: ResNetConfig **kwargs )

参数

config (ResNetConfig) — 带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相关的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。

裸 ResNet 模型，输出原始特征，顶部没有任何特定的 head。此模型是 TensorFlow 的 keras.layers.Layer 子类。将其用作常规 TensorFlow 模块，并参阅 TensorFlow 文档，了解与通用用法和行为相关的所有事项。

call

< 源文件 >

( pixel_values: Tensor output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None training: bool = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 tuple(tf.Tensor)

参数

pixel_values (形状为 (batch_size, num_channels, height, width) 的 tf.Tensor) — 像素值。像素值可以使用 AutoImageProcessor 获得。有关详细信息，请参阅 ConvNextImageProcessor.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，请参见返回张量下的 hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通的元组。

返回值

transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 tuple(tf.Tensor)

一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 tf.Tensor 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 (ResNetConfig) 和输入的各种元素。

last_hidden_state (形状为 (batch_size, num_channels, height, width) 的 tf.Tensor) — 模型最后一层输出端的隐藏状态序列。
pooler_output (形状为 (batch_size, hidden_size) 的 tf.Tensor) — 在空间维度上进行池化操作后的最后一层隐藏状态。
hidden_states (tf.Tensor 的元组, 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_channels, height, width) 的 tf.Tensor 元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入输出一个，+ 每层输出一个）。

模型在每一层输出的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。

TFResNetModel 的 forward 方法，重写了 __call__ 特殊方法。

示例

>>> from transformers import AutoImageProcessor, TFResNetModel
>>> 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("microsoft/resnet-50")
>>> model = TFResNetModel.from_pretrained("microsoft/resnet-50")

>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="tf")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 2048, 7, 7]

TFResNetForImageClassification

class transformers.TFResNetForImageClassification

< 源文件 >

( config: ResNetConfig **kwargs )

参数

config (ResNetConfig) — 带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相关的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。

带有图像分类头的 ResNet 模型（池化特征顶部的线性层），例如用于 ImageNet。

此模型是 TensorFlow 的 keras.layers.Layer 子类。将其用作常规 TensorFlow 模块，并参阅 TensorFlow 文档，了解与通用用法和行为相关的所有事项。

call

< 源文件 >

( pixel_values: Tensor = None labels: Tensor = None output_hidden_states: bool = None return_dict: bool = None training: bool = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFImageClassifierOutputWithNoAttention 或 tuple(tf.Tensor)

参数

pixel_values (形状为 (batch_size, num_channels, height, width) 的 tf.Tensor) — 像素值。像素值可以使用 AutoImageProcessor 获得。有关详细信息，请参阅 ConvNextImageProcessor.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，请参见返回张量下的 hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通的元组。
labels (形状为 (batch_size,) 的 tf.Tensor, 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，则计算分类损失（交叉熵）。

返回值

transformers.modeling_tf_outputs.TFImageClassifierOutputWithNoAttention 或 tuple(tf.Tensor)

一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFImageClassifierOutputWithNoAttention 或 tf.Tensor 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 (ResNetConfig) 和输入的各种元素。

loss (形状为 (1,) 的 tf.Tensor, 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 tf.Tensor) — 分类（或回归，如果 config.num_labels==1）得分（在 SoftMax 之前）。
hidden_states (tf.Tensor 的元组, 可选, 当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_channels, height, width) 的 tf.Tensor 元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入输出一个，+ 每个阶段输出一个）。模型在每个阶段输出端的隐藏状态（也称为特征图）。

TFResNetForImageClassification 的 forward 方法，重写了 __call__ 特殊方法。

示例

>>> from transformers import AutoImageProcessor, TFResNetForImageClassification
>>> import tensorflow as tf
>>> 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("microsoft/resnet-50")
>>> model = TFResNetForImageClassification.from_pretrained("microsoft/resnet-50")

>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="tf")
>>> logits = model(**inputs).logits

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = int(tf.math.argmax(logits, axis=-1))
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
tiger cat

JAX

隐藏 JAX 内容

FlaxResNetModel

class transformers.FlaxResNetModel

< 源文件 >

( config: ResNetConfig input_shape = (1, 224, 224, 3) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )

参数

config (ResNetConfig) — 带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相关的权重，仅加载配置。请查看 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。

如果您希望更改模型参数的 dtype，请参阅 to_fp16() 和 to_bf16()。

裸 ResNet 模型，输出原始特征，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通用方法（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，并参阅 Flax 文档，了解与通用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

< 源文件 >

( pixel_values params: dict = None train: bool = False output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 tuple(torch.FloatTensor)

返回值

transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或一个 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.resnet.configuration_resnet.ResNetConfig'>) 和输入的各种元素。

last_hidden_state (形状为 (batch_size, num_channels, height, width) 的 jnp.ndarray) — 模型最后一层输出端的隐藏状态序列。
pooler_output (形状为 (batch_size, hidden_size) 的 jnp.ndarray) — 在空间维度上进行池化操作后的最后一层隐藏状态。
hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选的, 当传递了 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — jnp.ndarray 的元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出一个，加上每层输出一个），形状为 (batch_size, num_channels, height, width)。模型在每层输出端的隐藏状态，加上可选的初始嵌入输出。

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

示例

>>> from transformers import AutoImageProcessor, FlaxResNetModel
>>> 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("microsoft/resnet-50")
>>> model = FlaxResNetModel.from_pretrained("microsoft/resnet-50")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="np")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

FlaxResNetForImageClassification

class transformers.FlaxResNetForImageClassification

< 源代码 >

( config: ResNetConfig input_shape = (1, 224, 224, 3) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )

参数

config (ResNetConfig) — 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关联的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法来加载模型权重。
dtype (jax.numpy.dtype, 可选的, 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，所有计算都将使用给定的 dtype 执行。

请注意，这仅指定计算的数据类型，不影响模型参数的数据类型。**

如果您希望更改模型参数的数据类型，请参阅 to_fp16() 和 to_bf16()。

带有图像分类头的 ResNet 模型（池化特征顶部的线性层），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通用方法（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，并参阅 Flax 文档，了解与通用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 train: bool = False output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_flax_outputs.FlaxImageClassifierOutputWithNoAttention 或 tuple(torch.FloatTensor)

返回值

transformers.modeling_flax_outputs.FlaxImageClassifierOutputWithNoAttention 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxImageClassifierOutputWithNoAttention 或一个 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.resnet.configuration_resnet.ResNetConfig'>) 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）得分（SoftMax 之前）。
hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选的, 当传递了 output_hidden_states=True 或当
config.output_hidden_states=True): jnp.ndarray 的元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出一个，加上每个阶段输出一个），形状为 (batch_size, num_channels, height, width)。模型在每个阶段输出端的隐藏状态（也称为特征图）。

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

示例

>>> from transformers import AutoImageProcessor, FlaxResNetForImageClassification
>>> 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("microsoft/resnet-50")
>>> model = FlaxResNetForImageClassification.from_pretrained("microsoft/resnet-50")

>>> 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()])

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ResNet

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资源

ResNetConfig

class transformers.ResNetConfig

ResNetModel

class transformers.ResNetModel

forward

ResNetForImageClassification

class transformers.ResNetForImageClassification

forward

TFResNetModel

class transformers.TFResNetModel

call

TFResNetForImageClassification

class transformers.TFResNetForImageClassification

call

FlaxResNetModel

class transformers.FlaxResNetModel

__call__

FlaxResNetForImageClassification

class transformers.FlaxResNetForImageClassification

__call__

call

call