La méthode forward du modèle MobileViTV2Model surcharge la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

• last_hidden_state (torch.FloatTensor de forme (batch_size, num_channels, height, width)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.

• pooler_output (torch.FloatTensor de forme (batch_size, hidden_size)) — État caché de la dernière couche après une opération de pooling sur les dimensions spatiales.

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, num_channels, height, width).

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.

La méthode forward de MobileViTV2ForImageClassification redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

• loss (torch.FloatTensor de forme (1,), facultatif, renvoyé lorsque labels est fourni) — Perte de classification (ou de régression si config.num_labels==1).
• logits (torch.FloatTensor de forme (batch_size, config.num_labels)) — Scores de classification (ou de régression si config.num_labels==1) (avant SoftMax).
• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque étape) de forme (batch_size, num_channels, height, width). États cachés (aussi appelés cartes de caractéristiques) du modèle à la sortie de chaque étape.

>>> 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])
...

La méthode forward de MobileViTV2ForSemanticSegmentation surcharge la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

• loss (torch.FloatTensor de forme (1,), facultatif, renvoyé lorsque labels est fourni) — Perte de classification (ou de régression si config.num_labels==1).

• logits (torch.FloatTensor de forme (batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)) — Scores de classification pour chaque pixel.

  Les logits retournés n'ont pas nécessairement la même taille que les pixel_values passés en entrée. Cela permet d'éviter de réaliser deux interpolations et de perdre en qualité lorsqu'un utilisateur doit redimensionner les logits à la taille de l'image d'origine en post-traitement. Vous devez toujours vérifier la forme de vos logits et les redimensionner si nécessaire.

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, patch_size, hidden_size).

  États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.

• attentions (tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.FloatTensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

  Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

>>> from huggingface_hub.utils 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