Hugging Face's logo

Transformers documentation

T5Gemma 2

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Model ini disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2025-12-01.

FlashAttention SDPA

T5Gemma 2

T5Gemma 2 adalah keluarga model bahasa besar (large language models) pralatih arsitektur encoder-decoder dengan kemampuan multibahasa, multimodal, dan konteks panjang yang kuat, tersedia dalam ukuran 270M-270M, 1B-1B, dan 4B-4B parameter. Mengikuti T5Gemma, model ini dibangun melalui adaptasi model (berdasarkan Gemma 3) menggunakan UL2. Arsitekturnya serupa dengan T5Gemma dan Gemma 3, ditingkatkan dengan tied word embeddings serta penggabungan self- dan cross-attention untuk menghemat parameter model.

Klik model T5Gemma 2 di bilah sisi kanan untuk melihat lebih banyak contoh cara menerapkan T5Gemma 2 ke berbagai tugas bahasa.

Contoh di bawah ini menunjukkan cara mengobrol dengan model menggunakan Pipeline atau kelas AutoModel, serta dari baris perintah.

Pipeline
AutoModel
from transformers import pipeline


generator = pipeline(
    "image-text-to-text",
    model="google/t5gemma-2-270m-270m",
    device_map="auto",
)

generator(
    "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg",
    text="<start_of_image> in this image, there is",
    generate_kwargs={"do_sample": False, "max_new_tokens": 50},
)

T5Gemma2Config

kelas transformers.T5Gemma2Config

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Noneis_encoder_decoder: bool = Trueencoder: transformers.models.t5gemma2.configuration_t5gemma2.T5Gemma2EncoderConfig | dict[str, typing.Any] | None = Nonedecoder: transformers.models.t5gemma2.configuration_t5gemma2.T5Gemma2DecoderConfig | dict[str, typing.Any] | None = Nonedropout_rate: float | int = 0.0attention_dropout: float | int = 0.0classifier_dropout_rate: float | int = 0.0initializer_range: float = 0.02image_token_index: int = 256001eoi_token_index: int | None = Nonetie_word_embeddings: bool = True )

Parameter

  • is_encoder_decoder (bool, opsional, defaultnya True) — Apakah model digunakan sebagai encoder/decoder atau tidak.
  • encoder (Union[T5Gemma2EncoderConfig, dict], opsional, opsional) — Konfigurasi untuk encoder.
  • decoder (Union[T5Gemma2DecoderConfig, dict], opsional, opsional) — Konfigurasi untuk decoder.
  • dropout_rate (Union[float, int], opsional, defaultnya 0.0) — Rasio untuk semua lapisan dropout.
  • attention_dropout (Union[float, int], opsional, default 0.0) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
  • classifier_dropout_rate (Union[float, int], opsional, default 0.0) — Rasio dropout untuk classifier.
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
  • image_token_index (int, opsional, default 256001) — Indeks token gambar yang digunakan sebagai placeholder untuk gambar input.
  • eoi_token_index (int, opsional) — Indeks token end-of-image untuk membungkus prompt gambar. Akan sama dengan self.encoder.eoi_token_index
  • tie_word_embeddings (bool, opsional, default True) — Apakah akan mengikat bobot embedding sesuai dengan pemetaan tied_weights_keys model.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari T5Gemma2Model. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model T5Gemma2 berdasarkan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari google/t5gemma-2-270m-270m

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

>>> from transformers import T5Gemma2Config, T5Gemma2Model
>>> t5gemma2_config = T5Gemma2Config.from_pretrained("google/t5gemma-270m-270m")
>>> model = T5Gemma2Model(t5gemma2_config)

T5Gemma2TextConfig

kelas transformers.T5Gemma2TextConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 262208hidden_size: int = 2304intermediate_size: int = 9216num_hidden_layers: int = 26num_attention_heads: int = 8num_key_value_heads: int = 4head_dim: int = 256hidden_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 1bos_token_id: int | None = 2tie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: int | float | None = 0.0query_pre_attn_scalar: int = 256sliding_window: int | None = 4096layer_types: list[str] | None = Nonefinal_logit_softcapping: float | None = Noneattn_logit_softcapping: float | None = None )

Parameter

  • vocab_size (int, opsional, default 262208) — Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh input_ids.
  • hidden_size (int, opsional, default 2304) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
  • intermediate_size (int, opsional, default 9216) — Dimensi representasi MLP.
  • num_hidden_layers (int, opsional, default 26) — Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.
  • num_attention_heads (int, opsional, default 8) — Jumlah attention heads untuk setiap lapisan attention di decoder Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opsional, default 4) — Ini adalah jumlah key_value heads yang harus digunakan untuk mengimplementasikan Grouped Query Attention. Jika num_key_value_heads=num_attention_heads, model akan menggunakan Multi Head Attention (MHA), jika num_key_value_heads=1 model akan menggunakan Multi Query Attention (MQA), selain itu GQA yang digunakan. Saat mengkonversi checkpoint multi-head menjadi checkpoint GQA, setiap group key dan value head harus dibangun dengan meanpooling semua head asli di dalam group tersebut. Untuk detail lebih lanjut, lihat paper ini. Jika tidak ditentukan, akan default ke num_attention_heads.
  • head_dim (int, opsional, default 256) — Dimensi head perhatian. Jika None, nilainya akan default ke hidden_size // num_attention_heads
  • hidden_activation (str, opsional, defaultnya gelu_pytorch_tanh) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
  • max_position_embeddings (int, opsional, default 131072) — Panjang maksimum urutan yang mungkin digunakan dengan model ini.
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
  • rms_norm_eps (float, opsional, defaultnya 1e-06) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi rms.
  • use_cache (bool, opsional, defaultnya True) — Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika config.is_decoder=True atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.
  • pad_token_id (int, opsional, default 0) — ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opsional, default 1) — ID token yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.
  • bos_token_id (int, opsional, default 2) — ID token yang digunakan untuk awal-stream dalam kosakata.
  • tie_word_embeddings (bool, opsional, default True) — Apakah akan mengikat bobot embedding sesuai dengan pemetaan tied_weights_keys model.
  • rope_parameters (dict, opsional) — Kamus yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Kamus tersebut harus berisi nilai untuk rope_theta dan secara opsional parameter yang digunakan untuk penskalaan jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan max_position_embeddings yang lebih panjang.
  • attention_bias (bool, opsional, default False) — Apakah akan menggunakan bias pada lapisan proyeksi query, key, value, dan output selama self-attention.
  • attention_dropout (Union[int, float], opsional, default 0.0) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
  • query_pre_attn_scalar (float, opsional, default 256) — Faktor penskalaan yang digunakan pada skor perhatian
  • sliding_window (int, opsional, default 4096) — Ukuran jendela untuk sliding window attention. Jika None, sliding window tidak diterapkan.
  • layer_types (list[str], opsional) — Daftar yang secara eksplisit memetakan setiap indeks layer dengan tipe layernya. Jika tidak disediakan, daftar ini akan dibuat secara otomatis berdasarkan nilai config.
  • final_logit_softcapping (float, opsional) — Faktor penskalaan saat menerapkan tanh softcapping pada logits.
  • attn_logit_softcapping (float, opsional) — Faktor penskalaan saat menerapkan tanh softcapping pada skor perhatian.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari T5Gemma2Model. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model T5Gemma2 berdasarkan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari google/t5gemma-2-270m-270m

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

T5Gemma2EncoderConfig

kelas transformers.T5Gemma2EncoderConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | dict[str, typing.Any] | None = Nonevision_config: transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | dict[str, typing.Any] | None = Nonemm_tokens_per_image: int | None = 256boi_token_index: int | None = 255999eoi_token_index: int | None = 256000image_token_index: int | None = 262144initializer_range: float | None = 0.02tie_word_embeddings: bool | None = True )

Parameter

  • text_config (Union[~configuration_utils.PreTrainedConfig, dict[str, Any]], opsional) — Objek config atau dictionary dari text backbone.
  • vision_config (Union[~configuration_utils.PreTrainedConfig, dict[str, Any]], opsional) — Objek config atau dictionary dari vision backbone.
  • mm_tokens_per_image (int, opsional, default 256) — Jumlah token per embedding gambar.
  • boi_token_index (int, opsional, defaultnya 255999) — Indeks token awal gambar untuk membungkus prompt gambar.
  • eoi_token_index (int, opsional, defaultnya 256000) — Indeks token end-of-image untuk membungkus prompt gambar.
  • image_token_index (int, opsional, default 262144) — Indeks token gambar yang digunakan sebagai placeholder untuk gambar input.
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
  • tie_word_embeddings (bool, opsional, default True) — Apakah akan mengikat bobot embedding sesuai dengan pemetaan tied_weights_keys model.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari T5Gemma2Model. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model T5Gemma2 berdasarkan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari google/t5gemma-2-270m-270m

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

>>> from transformers import T5Gemma2EncoderForConditionalGeneration, T5Gemma2EncoderConfig, SiglipVisionConfig, T5Gemma2EncoderTextConfig

>>> # Initializing a Siglip-like vision config
>>> vision_config = SiglipVisionConfig()

>>> # Initializing a T5Gemma2Encoder Text config
>>> text_config = T5Gemma2EncoderTextConfig()

>>> # Initializing a T5Gemma2Encoder gemma-3-4b style configuration
>>> configuration = T5Gemma2EncoderConfig(vision_config, text_config)

>>> # Initializing a model from the gemma-3-4b style configuration
>>> model = T5Gemma2EncoderForConditionalGeneration(configuration)

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

T5Gemma2DecoderConfig

kelas transformers.T5Gemma2DecoderConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 262208hidden_size: int = 2304intermediate_size: int = 9216num_hidden_layers: int = 26num_attention_heads: int = 8num_key_value_heads: int = 4head_dim: int = 256hidden_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh'max_position_embeddings: int = 131072initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 0eos_token_id: int | list[int] | None = 1bos_token_id: int | None = 2tie_word_embeddings: bool = Truerope_parameters: dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: int | float | None = 0.0query_pre_attn_scalar: int = 256sliding_window: int | None = 4096layer_types: list[str] | None = Nonefinal_logit_softcapping: float | None = Noneattn_logit_softcapping: float | None = None )

Parameter

  • vocab_size (int, opsional, default 262208) — Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh input_ids.
  • hidden_size (int, opsional, default 2304) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
  • intermediate_size (int, opsional, default 9216) — Dimensi representasi MLP.
  • num_hidden_layers (int, opsional, default 26) — Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.
  • num_attention_heads (int, opsional, default 8) — Jumlah attention heads untuk setiap lapisan attention di decoder Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opsional, default 4) — Ini adalah jumlah key_value heads yang harus digunakan untuk mengimplementasikan Grouped Query Attention. Jika num_key_value_heads=num_attention_heads, model akan menggunakan Multi Head Attention (MHA), jika num_key_value_heads=1 model akan menggunakan Multi Query Attention (MQA), selain itu GQA yang digunakan. Saat mengkonversi checkpoint multi-head menjadi checkpoint GQA, setiap group key dan value head harus dibangun dengan meanpooling semua head asli di dalam group tersebut. Untuk detail lebih lanjut, lihat paper ini. Jika tidak ditentukan, akan default ke num_attention_heads.
  • head_dim (int, opsional, default 256) — Dimensi head perhatian. Jika None, nilainya akan default ke hidden_size // num_attention_heads
  • hidden_activation (str, opsional, defaultnya gelu_pytorch_tanh) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
  • max_position_embeddings (int, opsional, default 131072) — Panjang maksimum urutan yang mungkin digunakan dengan model ini.
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
  • rms_norm_eps (float, opsional, defaultnya 1e-06) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi rms.
  • use_cache (bool, opsional, defaultnya True) — Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika config.is_decoder=True atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.
  • pad_token_id (int, opsional, default 0) — ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opsional, default 1) — ID token yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.
  • bos_token_id (int, opsional, default 2) — ID token yang digunakan untuk awal-stream dalam kosakata.
  • tie_word_embeddings (bool, opsional, default True) — Apakah akan mengikat bobot embedding sesuai dengan pemetaan tied_weights_keys model.
  • rope_parameters (dict, opsional) — Kamus yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Kamus tersebut harus berisi nilai untuk rope_theta dan secara opsional parameter yang digunakan untuk penskalaan jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan max_position_embeddings yang lebih panjang.
  • attention_bias (bool, opsional, default False) — Apakah akan menggunakan bias pada lapisan proyeksi query, key, value, dan output selama self-attention.
  • attention_dropout (Union[int, float], opsional, default 0.0) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
  • query_pre_attn_scalar (float, opsional, default 256) — Faktor penskalaan yang digunakan pada skor perhatian
  • sliding_window (int, opsional, default 4096) — Ukuran jendela untuk sliding window attention. Jika None, sliding window tidak diterapkan.
  • layer_types (list[str], opsional) — Daftar yang secara eksplisit memetakan setiap indeks layer dengan tipe layernya. Jika tidak disediakan, daftar ini akan dibuat secara otomatis berdasarkan nilai config.
  • final_logit_softcapping (float, opsional) — Faktor penskalaan saat menerapkan tanh softcapping pada logits.
  • attn_logit_softcapping (float, opsional) — Faktor penskalaan saat menerapkan tanh softcapping pada skor perhatian.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari T5Gemma2Model. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model T5Gemma2 berdasarkan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari google/t5gemma-2-270m-270m

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

T5Gemma2Model

kelas transformers.T5Gemma2Model

< >

( config: T5Gemma2Config )

Parameter

  • config (T5Gemma2Config) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model T5Gemma2 polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = Nonedecoder_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Seq2SeqModelOutput or tuple(torch.Tensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • pixel_values (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opsional) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan Gemma3ImageProcessor. Lihat Gemma3ImageProcessor.call() untuk detailnya (Gemma3Processor menggunakan Gemma3ImageProcessor untuk memproses gambar).
  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, target_sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input decoder dalam kosakata. Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya. Apa itu decoder input IDs?

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu ID input decoder?

  • decoder_attention_mask (torch.BoolTensor dengan bentuk (batch_size, target_sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token tertentu. Secara default, mask kausal akan digunakan untuk memastikan model hanya dapat melihat input sebelumnya guna memprediksi masa depan.
  • decoder_position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, decoder_sequence_length), opsional) — Indeks posisi untuk setiap token dalam urutan input decoder pada position embeddings. Dipilih dari rentang [0, config.decoder.n_positions - 1]. Apa itu position IDs?
  • encoder_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutput, opsional) — Tuple terdiri dari (last_hidden_state, opsional: hidden_states, opsional: attentions) last_hidden_state dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) adalah rangkaian hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention decoder.
  • past_key_values (~cache_utils.EncoderDecoderCache, opsional) — Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • decoder_inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan decoder_input_ids Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Jika past_key_values digunakan, secara opsional hanya decoder_inputs_embeds yang perlu dimasukkan (lihat past_key_values). Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi decoder_input_ids indeks menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian embedding internal model.

    Jika decoder_input_ids dan decoder_inputs_embeds keduanya tidak disetel, decoder_inputs_embeds mengambil nilai dari inputs_embeds.

  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).

Mengembalikan

Seq2SeqModelOutput atau tuple(torch.Tensor)

A Seq2SeqModelOutput atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (T5Gemma2Config) dan input.

Metode forward dari T5Gemma2Model menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir dari decoder model.

    Jika past_key_values digunakan, hanya hidden-state terakhir dari sekuens dengan bentuk (batch_size, 1, hidden_size) yang dioutput.

  • past_key_values (EncoderDecoderCache, opsional, dikembalikan ketika use_cache=True diteruskan atau ketika config.use_cache=True) — Ini adalah instance EncoderDecoderCache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Mengandung hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states dari decoder pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • decoder_attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian dari decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian dari lapisan cross-attention decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala cross-attention.

  • encoder_last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir dari encoder model.

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan ketika output_hidden_states=True dilewatkan atau ketika config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states dari encoder pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • encoder_attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian dari encoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

T5Gemma2ForConditionalGeneration

kelas transformers.T5Gemma2ForConditionalGeneration

< >

( config: T5Gemma2Config )

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = Nonedecoder_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | None = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.EncoderDecoderCache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → Seq2SeqLMOutput or tuple(torch.Tensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • pixel_values (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opsional) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan Gemma3ImageProcessor. Lihat Gemma3ImageProcessor.call() untuk detailnya (Gemma3Processor menggunakan Gemma3ImageProcessor untuk memproses gambar).
  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, target_sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input decoder dalam kosakata. Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya. Apa itu decoder input IDs?

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu ID input decoder?

  • decoder_attention_mask (torch.BoolTensor dengan bentuk (batch_size, target_sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token tertentu. Secara default, mask kausal akan digunakan untuk memastikan model hanya dapat melihat input sebelumnya guna memprediksi masa depan.
  • decoder_position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, decoder_sequence_length), opsional) — Indeks posisi untuk setiap token dalam urutan input decoder pada position embeddings. Dipilih dari rentang [0, config.decoder.n_positions - 1]. Apa itu position IDs?
  • encoder_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutput, opsional) — Tuple terdiri dari (last_hidden_state, opsional: hidden_states, opsional: attentions) last_hidden_state dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) adalah rangkaian hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention decoder.
  • past_key_values (~cache_utils.EncoderDecoderCache, opsional) — Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari past_key_values yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika use_cache=True atau config.use_cache=True.

    Hanya instance Cache yang diizinkan sebagai input, lihat panduan kv cache kami. Jika tidak ada past_key_values yang diteruskan, DynamicCache akan diinisialisasi secara default.

    Model akan menghasilkan format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input.

    Jika past_key_values digunakan, pengguna diharapkan hanya memasukkan input_ids yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value yang diberikan ke model ini) dengan bentuk (batch_size, unprocessed_length) alih-alih semua input_ids dengan bentuk (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • decoder_inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan decoder_input_ids Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Jika past_key_values digunakan, secara opsional hanya decoder_inputs_embeds yang perlu dimasukkan (lihat past_key_values). Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi decoder_input_ids indeks menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian embedding internal model.

    Jika decoder_input_ids dan decoder_inputs_embeds keduanya tidak disetel, decoder_inputs_embeds mengambil nilai dari inputs_embeds.

  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan (masked language modeling). Indeks harus berada dalam [0, ..., config.vocab_size] atau -100 (lihat docstring input_ids). Token dengan indeks yang disetel ke -100 diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opsional) — Jika diset ke True, state kunci-nilai past_key_values akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opsional, default 0) — Jika berupa int, hitung logits untuk logits_to_keep token terakhir. Jika 0, hitung logits untuk semua input_ids (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa torch.Tensor, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

Mengembalikan

Seq2SeqLMOutput atau tuple(torch.Tensor)

A Seq2SeqLMOutput atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (T5Gemma2Config) dan input.

Metode forward dari T5Gemma2ForConditionalGeneration menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss pemodelan bahasa.

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).

  • past_key_values (EncoderDecoderCache, opsional, dikembalikan ketika use_cache=True diteruskan atau ketika config.use_cache=True) — Ini adalah instance EncoderDecoderCache. Untuk detail lebih lanjut, lihat panduan kv cache kami.

    Mengandung hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input past_key_values) untuk mempercepat decoding berurutan.

  • decoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states dari decoder pada output setiap layer ditambah output embedding awal.

  • decoder_attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian dari decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

  • cross_attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian dari lapisan cross-attention decoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala cross-attention.

  • encoder_last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir dari encoder model.

  • encoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan ketika output_hidden_states=True dilewatkan atau ketika config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states dari encoder pada output setiap layer ditambah output embedding awal.

  • encoder_attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian dari encoder, setelah softmax perhatian, yang digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

Contoh:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, T5Gemma2ForConditionalGeneration

>>> model = T5Gemma2ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]

get_image_features

< >

( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Parameter

Mengembalikan

BaseModelOutputWithPooling atau tuple(torch.Tensor)

A BaseModelOutputWithPooling atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (T5Gemma2Config) dan input.

  • last_hidden_state (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.

  • pooler_output (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, hidden_size)) — Hidden-state lapisan terakhir dari token pertama dalam urutan (token klasifikasi) setelah diproses lebih lanjut melalui lapisan yang digunakan untuk tugas pra-pelatihan tambahan. Misalnya, untuk keluarga model BERT, ini mengembalikan token klasifikasi setelah diproses melalui lapisan linear dan fungsi aktivasi tanh. Bobot lapisan linear dilatih dari tujuan prediksi kalimat berikutnya (klasifikasi) selama pra-pelatihan.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, T5Gemma2ForConditionalGeneration

>>> model = T5Gemma2ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]

T5Gemma2ForSequenceClassification

kelas transformers.T5Gemma2ForSequenceClassification

< >

( config: T5Gemma2Config )

Parameter

  • config (T5Gemma2Config) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model T5Gemma2 dengan kepala klasifikasi/regresi urutan di atasnya, misalnya untuk tugas GLUE.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → SequenceClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • pixel_values (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opsional) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan Gemma3ImageProcessor. Lihat Gemma3ImageProcessor.call() untuk detailnya (Gemma3Processor menggunakan Gemma3ImageProcessor untuk memproses gambar).
  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, target_sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input decoder dalam kosakata. Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya. Apa itu decoder input IDs?

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu ID input decoder?

  • decoder_attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, target_sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token tertentu. Secara default, mask kausal akan digunakan untuk memastikan model hanya dapat melihat input sebelumnya guna memprediksi masa depan.
  • decoder_position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, decoder_sequence_length), opsional) — Indeks posisi untuk setiap token dalam urutan input decoder pada position embeddings. Dipilih dari rentang [0, config.decoder.n_positions - 1]. Apa itu position IDs?
  • encoder_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutput, opsional) — Tuple terdiri dari (last_hidden_state, opsional: hidden_states, opsional: attentions) last_hidden_state dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) adalah rangkaian hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention decoder.
  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • decoder_inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan decoder_input_ids Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Jika past_key_values digunakan, secara opsional hanya decoder_inputs_embeds yang perlu dimasukkan (lihat past_key_values). Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi decoder_input_ids indeks menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian embedding internal model.

    Jika decoder_input_ids dan decoder_inputs_embeds keduanya tidak disetel, decoder_inputs_embeds mengambil nilai dari inputs_embeds.

  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size,), opsional) — Label untuk menghitung loss klasifikasi/regresi urutan. Indeks harus berada dalam [0, ..., config.num_labels - 1]. Jika config.num_labels == 1, loss regresi dihitung (Mean-Square loss). Jika config.num_labels > 1, loss klasifikasi dihitung (Cross-Entropy).

Mengembalikan

SequenceClassifierOutput atau tuple(torch.Tensor)

SequenceClassifierOutput atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (T5Gemma2Config) dan input.

Metode forward dari T5Gemma2ForSequenceClassification menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss klasifikasi (atau regresi jika config.num_labels==1).

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, config.num_labels)) — Skor klasifikasi (atau regresi jika config.num_labels==1) (sebelum SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh klasifikasi label tunggal:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, T5Gemma2ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> model = T5Gemma2ForSequenceClassification.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

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

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = T5Gemma2ForSequenceClassification.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...

Contoh klasifikasi multi-label:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, T5Gemma2ForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> model = T5Gemma2ForSequenceClassification.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

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

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = T5Gemma2ForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "google/t5gemma-2-270m-270m", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

T5Gemma2ForTokenClassification

kelas transformers.T5Gemma2ForTokenClassification

< >

( config: T5Gemma2Config )

Parameter

  • config (T5Gemma2Config) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Transformer T5Gemma2 dengan kepala klasifikasi token di atasnya (lapisan linear di atas output hidden-states), misalnya untuk tugas Named-Entity-Recognition (NER).

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → TokenClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)

Parameter

  • input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default.

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu input ID?

  • pixel_values (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opsional) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan Gemma3ImageProcessor. Lihat Gemma3ImageProcessor.call() untuk detailnya (Gemma3Processor menggunakan Gemma3ImageProcessor untuk memproses gambar).
  • attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
    • 1 untuk token yang tidak dimasker,
    • 0 untuk token yang dimasker.

    Apa itu attention mask?

  • position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam position embeddings. Dipilih dalam rentang [0, config.n_positions - 1].

    Apa itu ID posisi?

  • decoder_input_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, target_sequence_length), opsional) — Indeks token dari urutan input decoder dalam kosakata. Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya. Apa itu decoder input IDs?

    Indeks dapat diperoleh menggunakan AutoTokenizer. Lihat PreTrainedTokenizer.encode() dan PreTrainedTokenizer.call() untuk detailnya.

    Apa itu ID input decoder?

  • decoder_attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, target_sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token tertentu. Secara default, mask kausal akan digunakan untuk memastikan model hanya dapat melihat input sebelumnya guna memprediksi masa depan.
  • decoder_position_ids (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, decoder_sequence_length), opsional) — Indeks posisi untuk setiap token dalam urutan input decoder pada position embeddings. Dipilih dari rentang [0, config.decoder.n_positions - 1]. Apa itu position IDs?
  • encoder_outputs (~modeling_outputs.BaseModelOutput, opsional) — Tuple terdiri dari (last_hidden_state, opsional: hidden_states, opsional: attentions) last_hidden_state dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) adalah rangkaian hidden-states pada keluaran lapisan terakhir encoder. Digunakan dalam cross-attention decoder.
  • inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan input_ids, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Hal ini berguna jika Anda ingin memiliki kendali lebih atas cara mengonversi indeks input_ids menjadi vektor terkait, dibandingkan dengan matriks pencarian penanaman internal model.
  • decoder_inputs_embeds (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), opsional) — Secara opsional, alih-alih meneruskan decoder_input_ids Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Jika past_key_values digunakan, secara opsional hanya decoder_inputs_embeds yang perlu dimasukkan (lihat past_key_values). Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi decoder_input_ids indeks menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian embedding internal model.

    Jika decoder_input_ids dan decoder_inputs_embeds keduanya tidak disetel, decoder_inputs_embeds mengambil nilai dari inputs_embeds.

  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size,), opsional) — Label untuk menghitung loss klasifikasi/regresi urutan. Indeks harus berada dalam [0, ..., config.num_labels - 1]. Jika config.num_labels == 1, loss regresi dihitung (Mean-Square loss). Jika config.num_labels > 1, loss klasifikasi dihitung (Cross-Entropy).

Mengembalikan

TokenClassifierOutput atau tuple(torch.Tensor)

TokenClassifierOutput atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (T5Gemma2Config) dan input.

Metode forward dari T5Gemma2ForTokenClassification menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss klasifikasi.

  • logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — Skor klasifikasi (sebelum SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from transformers import AutoTokenizer, T5Gemma2ForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")
>>> model = T5Gemma2ForTokenClassification.from_pretrained("google/t5gemma-2-270m-270m")

>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )

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

>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)

>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
...

>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
Update on GitHub

←T5Gemma T5v1.1→