Transformers documentation
EfficientNet
Bu model 2019-05-28 tarihinde HF papers'ta yayımlandı ve 2023-02-20 tarihinde Hugging Face Transformers'a katkıda bulunuldu.
EfficientNet
Genel Bakış
EfficientNet modeli, Mingxing Tan ve Quoc V. Le tarafından EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks makalesinde önerilmiştir. EfficientNet'ler, son derece yüksek doğruluk oranlarına ulaşan ancak önceki modellere göre bir büyüklük mertebesinde daha küçük ve daha hızlı olan bir görüntü sınıflandırma modeli ailesidir.
Makalenin özeti aşağıdaki gibidir:
Konvolüsyonel Sinir Ağları (ConvNet'ler) genellikle sabit bir kaynak bütçesiyle geliştirilir ve daha fazla kaynak mevcut olduğunda daha iyi doğruluk için ölçeklendirilir. Bu makalede, model ölçeklendirmesini sistematik olarak inceliyor ve ağ derinliği, genişliği ve çözünürlüğünün dikkatli bir şekilde dengelenmesinin daha iyi performansa yol açabildiğini belirliyoruz. Bu gözleme dayanarak, derinlik/genişlik/çözünürlüğün tüm boyutlarını basit ama son derece etkili bir bileşik katsayı kullanarak eşit şekilde ölçeklendiren yeni bir ölçeklendirme yöntemi öneriyoruz. Bu yöntemin etkinliğini MobileNet ve ResNet'i ölçeklendirmede gösteriyoruz. Daha da ileri gitmek için, yeni bir temel ağ tasarlamak ve onu ölçeklendirerek önceki ConvNet'lere kıyasla çok daha iyi doğruluk ve verimlilik sağlayan, EfficientNet olarak adlandırılan bir model ailesi elde etmek için sinirsel mimari arama kullanıyoruz. Özellikle, EfficientNet-B7, mevcut en iyi ConvNet'e kıyasla 8,4 kat daha küçük ve çıkarımda 6,1 kat daha hızlı olmasına rağmen ImageNet üzerinde 84,3% SOTA (state-of-the-art) top-1 doğruluğa ulaşmaktadır. EfficientNet'lerimiz ayrıca iyi aktarılır ve bir büyüklük mertebesi daha az parametreyle CIFAR-100 (91,7%), Flowers (98,8%) ve 3 diğer aktarım öğrenme veri setinde SOTA doğruluğa ulaşır.
Bu model adirik tarafından katkıda bulunmuştur. Orijinal kod burada bulunabilir.
EfficientNetConfig
sınıf transformers.EfficientNetConfig
< source >( 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 = Nonenum_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 600width_coefficient: float = 2.0depth_coefficient: float = 3.1depth_divisor: int = 8kernel_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (3, 3, 5, 3, 5, 5, 3)in_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (32, 16, 24, 40, 80, 112, 192)out_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (16, 24, 40, 80, 112, 192, 320)depthwise_padding: list[int] | tuple[int, ...] = ()strides: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 2, 2, 2, 1, 2, 1)num_block_repeats: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 2, 2, 3, 3, 4, 1)expand_ratios: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 6, 6, 6, 6, 6, 6)squeeze_expansion_ratio: float = 0.25hidden_act: str = 'swish'hidden_dim: int = 2560pooling_type: str = 'mean'initializer_range: float = 0.02batch_norm_eps: float = 0.001batch_norm_momentum: float = 0.99dropout_rate: float | int = 0.5drop_connect_rate: float | int = 0.2 )
Parametreler
- num_channels (
int, isteğe bağlı, varsayılan3) — Giriş kanal sayısı. - image_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], isteğe bağlı, varsayılan600) — Her bir görüntünün boyutu (çözünürlüğü). - width_coefficient (
float, isteğe bağlı, varsayılan 2.0) — Ağın her aşamasındaki genişliği ölçekleyen katsayı. - depth_coefficient (
float, isteğe bağlı, varsayılan 3.1) — Ağ derinliği için her aşamada ölçekleme katsayısı. - depth_divisor (
int, isteğe bağlı, varsayılan 8) — Ağ genişliğinin birimi. - kernel_sizes (
list[int], isteğe bağlı, varsayılan[3, 3, 5, 3, 5, 5, 3]) — Her blokta kullanılacak çekirdek boyutlarının listesi. - in_channels (
Union[list[int], tuple[int, ...]], isteğe bağlı, varsayılan(32, 16, 24, 40, 80, 112, 192)) — Giriş kanal sayısı. - out_channels (
list[int], isteğe bağlı, varsayılan[16, 24, 40, 80, 112, 192, 320]) — Konvolüsyon katmanlarında her blokta kullanılacak çıktı kanal boyutlarının listesi. - depthwise_padding (
list[int], isteğe bağlı, varsayılan[]) — Kare dolgu kullanılan blok indekslerinin listesi. - strides (
Union[list[int], tuple[int, ...]], isteğe bağlı, varsayılan(1, 2, 2, 2, 1, 2, 1)) — Modelin her aşamasındaki stride. - num_block_repeats (
list[int], isteğe bağlı, varsayılan[1, 2, 2, 3, 3, 4, 1]) — Her bloğun kaç kez tekrarlanacağına dair sayı listesi. - expand_ratios (
list[int], isteğe bağlı, varsayılan[1, 6, 6, 6, 6, 6, 6]) — Her bloğun ölçekleme katsayılarının listesi. - squeeze_expansion_ratio (
float, isteğe bağlı, varsayılan 0.25) — Squeeze genişletme oranı. - hidden_act (
str, isteğe bağlı, varsayılanswish) — Çözücüdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin,"gelu","relu","silu"vb. - hidden_dim (
int, isteğe bağlı, varsayılan2560) — Gizli temsillerin boyutu. - pooling_type (
strveyafunction, isteğe bağlı, varsayılan"mean") — Yoğun sınıflandırma katmanından önce uygulanacak son havuzlama türü. Kullanılabilir seçenekler ["mean","max"] - initializer_range (
float, isteğe bağlı, varsayılan0.02) — Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması. - batch_norm_eps (
float, isteğe bağlı, varsayılan0.001) — Toplu normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon. - batch_norm_momentum (
float, isteğe bağlı, varsayılan 0.99) — Toplu normalizasyon katmanları tarafından kullanılan momentum. - dropout_rate (
Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan0.5) — Tüm dropout katmanları için oran. - drop_connect_rate (
float, isteğe bağlı, varsayılan 0.2) — Atlanma bağlantıları için düşürme oranı.
Bu, bir EfficientNetModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Efficientnet modelinin örneklenmesinde, model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneklendiğinde, google/efficientnet-b7 ile benzer bir yapılandırma elde edilir.
Yapılandırma nesneleri PreTrainedConfig sınıfından devralır ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için PreTrainedConfig belgesini okuyun.
Örnek:
>>> from transformers import EfficientNetConfig, EfficientNetModel
>>> # Initializing a EfficientNet efficientnet-b7 style configuration
>>> configuration = EfficientNetConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the efficientnet-b7 style configuration
>>> model = EfficientNetModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configEfficientNetImageProcessor
sınıf transformers.EfficientNetImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.efficientnet.image_processing_efficientnet.EfficientNetImageProcessorKwargs'> )
Parametreler
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi. - do_resize (
bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılanTrue) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, varsayılan{'height' -- 346, 'width': 346}): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar. - default_to_square (
bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılanTrue) — size bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağı. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, varsayılan{'height' -- 289, 'width': 289}):center_cropuygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, varsayılan3) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu,PILImageResamplingenum değerlerinden biri olabilir. Yalnızcado_resizeTrueolarak ayarlanırsa etkilidir. - do_rescale (
bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılanTrue) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği. - rescale_factor (
float, kwargs, opsiyonel, varsayılan0.00392156862745098) —do_rescaleTrueolarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü. - do_normalize (
bool, kwargs, opsiyonel, varsayılanTrue) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan[0.5, 0.5, 0.5]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızcado_normalizeTrueolarak ayarlanırsa etkilidir. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan[0.5, 0.5, 0.5]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızcado_normalizeTrueolarak ayarlanırsa etkilidir. - do_pad (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, partideki en büyük boyuta veya görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut,{"height": int, "width" int}biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır.pad_sizesağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızcado_pad=True.olduğunda uygulanır. - do_center_crop (
bool, kwargs, opsiyonel, varsayılanFalse) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — YalnızcaChannelDimension.FIRSTdesteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:"channels_first"veyaChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü."channels_last"veyaChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü."none"veyaChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. - disable_grouping (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. - rescale_offset (
bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılanself.rescale_offset) — Görselin [0, scale_range] aralığı yerine [-max_range/2, scale_range/2] aralığına yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir. - include_top (
bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılanself.include_top) — True olarak ayarlanırsa, yalnızca görüntü sınıflandırma için görüntüyü standart sapma ile yeniden normalize eder.
Bir EfficientNetImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur.
ön işleme
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
Parametreler
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ön işleme uygulanacak görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsado_rescale=Falseolarak ayarlayın. - image_like_kwargs (
dict[str, Any], isteğe bağlı) — Ayrıca ön işleme yapılacak ek görüntü benzeri girdiler için geliştirici bayrağı. Girdileri kwarg olarak geçirmek işe yaramadığında yalnızca bu bayrağı kullanın. Örneğin,preprocess(images, masks=masks)tercih edilen seçenektir ancak bazı modellerde argüman öncelik sorunlarına yol açar. Bu durumlarda bunun yerinepreprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})kullanılabilir. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi. - do_resize (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar. - default_to_square (
bool, kwargs, opsiyonel) — Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntüye geçilip geçilmeyeceği. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) —center_cropuygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu,PILImageResamplingenum değerlerinden biri olabilir. Yalnızcado_resizeTrueolarak ayarlanırsa etkilidir. - do_rescale (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği. - rescale_factor (
float, kwargs, opsiyonel) —do_rescaleTrueolarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü. - do_normalize (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızcado_normalizeTrueolarak ayarlanırsa etkilidir. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızcado_normalizeTrueolarak ayarlanmışsa etkilidir. - do_pad (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, partideki en büyük boyuta veya görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut,{"height": int, "width" int}biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır.pad_sizesağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızcado_pad=True.olduğunda uygulanır. - do_center_crop (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — YalnızcaChannelDimension.FIRSTdesteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:"channels_first"veyaChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü."channels_last"veyaChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü."none"veyaChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. - disable_grouping (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
Dönüş değeri
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — call yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü (‘pixel_values’ vb.). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], isteğe bağlı) — Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz.
Bir görüntüyü veya bir görüntü grubunu ön işleme tabi tutun.
EfficientNetImageProcessorPil
sınıf transformers.EfficientNetImageProcessorPil
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.efficientnet.image_processing_pil_efficientnet.EfficientNetImageProcessorKwargs'> )
Parametreler
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi. - do_resize (
bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılanTrue) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, varsayılan{'height' -- 346, 'width': 346}): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar. - default_to_square (
bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılanTrue) — size bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağı. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, varsayılan{'height' -- 289, 'width': 289}):center_cropuygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, varsayılan3) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu,PILImageResamplingenum değerlerinden biri olabilir. Yalnızcado_resizeTrueolarak ayarlanırsa etkilidir. - do_rescale (
bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılanTrue) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği. - rescale_factor (
float, kwargs, opsiyonel, varsayılan0.00392156862745098) —do_rescaleTrueolarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü. - do_normalize (
bool, kwargs, opsiyonel, varsayılanTrue) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan[0.5, 0.5, 0.5]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızcado_normalizeTrueolarak ayarlanırsa etkilidir. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan[0.5, 0.5, 0.5]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızcado_normalizeTrueolarak ayarlanırsa etkilidir. - do_pad (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, partideki en büyük boyuta veya görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut,{"height": int, "width" int}biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır.pad_sizesağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızcado_pad=True.olduğunda uygulanır. - do_center_crop (
bool, kwargs, opsiyonel, varsayılanFalse) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — YalnızcaChannelDimension.FIRSTdesteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:"channels_first"veyaChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü."channels_last"veyaChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü."none"veyaChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. - disable_grouping (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. - rescale_offset (
bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılanself.rescale_offset) — Görselin [0, scale_range] aralığı yerine [-max_range/2, scale_range/2] aralığına yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir. - include_top (
bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılanself.include_top) — True olarak ayarlanırsa, yalnızca görüntü sınıflandırma için görüntüyü standart sapma ile yeniden normalize eder.
Bir EfficientNetImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur.
ön işleme
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
Parametreler
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ön işleme uygulanacak görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsado_rescale=Falseolarak ayarlayın. - image_like_kwargs (
dict[str, Any], isteğe bağlı) — Ayrıca ön işleme yapılacak ek görüntü benzeri girdiler için geliştirici bayrağı. Girdileri kwarg olarak geçirmek işe yaramadığında yalnızca bu bayrağı kullanın. Örneğin,preprocess(images, masks=masks)tercih edilen seçenektir ancak bazı modellerde argüman öncelik sorunlarına yol açar. Bu durumlarda bunun yerinepreprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})kullanılabilir. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi. - do_resize (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar. - default_to_square (
bool, kwargs, opsiyonel) — Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntüye geçilip geçilmeyeceği. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) —center_cropuygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu,PILImageResamplingenum değerlerinden biri olabilir. Yalnızcado_resizeTrueolarak ayarlanırsa etkilidir. - do_rescale (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği. - rescale_factor (
float, kwargs, opsiyonel) —do_rescaleTrueolarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü. - do_normalize (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızcado_normalizeTrueolarak ayarlanırsa etkilidir. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızcado_normalizeTrueolarak ayarlanmışsa etkilidir. - do_pad (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, partideki en büyük boyuta veya görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut,{"height": int, "width" int}biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır.pad_sizesağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızcado_pad=True.olduğunda uygulanır. - do_center_crop (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — YalnızcaChannelDimension.FIRSTdesteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:"channels_first"veyaChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü."channels_last"veyaChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü."none"veyaChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. - disable_grouping (
bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
Dönüş değeri
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — call yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü (‘pixel_values’ vb.). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], isteğe bağlı) — Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz.
Bir görüntüyü veya bir görüntü grubunu ön işleme tabi tutun.
EfficientNetModel
sınıf transformers.EfficientNetModel
< source >( config: EfficientNetConfig )
Parametreler
- config (EfficientNetConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.
Üzerinde herhangi bir özel başlık olmadan ham gizli durumları (hidden-states) üreten çıplak Efficientnet Modeli.
Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.
Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention or tuple(torch.Tensor)
Parametreler
- pixel_values (
torch.Tensor, şekli(batch_size, num_channels, image_size, image_size), isteğe bağlı) — Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri EfficientNetImageProcessor kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için EfficientNetImageProcessor.call() bölümüne bakın (processor_class, görüntüleri işlemek için EfficientNetImageProcessor kullanır). - output_hidden_states (
bool, isteğe bağlı) — Tüm katmanların gizli durumlarının (hidden states) döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Daha fazla ayrıntı için döndürülen tensörler altındakihidden_statesbölümüne bakın. - return_dict (
bool, isteğe bağlı) — Düz bir tuple yerine ModelOutput döndürülecek mi?
Dönüş değeri
BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention veya tuple(torch.Tensor)
BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention veya bir torch.Tensor demeti (return_dict=False geçirildiğinde veya config.return_dict=False olduğunda), yapılandırmaya (EfficientNetConfig) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.
EfficientNetModel ileri yöntemi, __call__ özel yöntemini geçersiz kılar.
İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine
Moduleörneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.
last_hidden_state (
torch.Tensor, şekli(batch_size, num_channels, height, width)) — Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.pooler_output (
torch.Tensor, şekli(batch_size, hidden_size)) — Uzamsal boyutlar üzerinde bir havuzlama işleminden sonra son katman gizli durumu.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı,output_hidden_states=Truegeçirildiğinde veyaconfig.output_hidden_states=Trueolduğunda döndürülür) —torch.Tensor(modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren,(batch_size, num_channels, height, width)biçiminde bir demet.Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
EfficientNetForImageClassification
sınıf transformers.EfficientNetForImageClassification
< source >( config: EfficientNetConfig )
Parametreler
- config (EfficientNetConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.
Üstünde bir görüntü sınıflandırma başlığı (havuzlanmış özelliklerin üzerine yerleştirilen doğrusal bir katman) bulunan EfficientNet modeli, örneğin ImageNet için.
Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.
Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → ImageClassifierOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
Parametreler
- pixel_values (
torch.Tensor, şekli(batch_size, num_channels, image_size, image_size), isteğe bağlı) — Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri EfficientNetImageProcessor kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için EfficientNetImageProcessor.call() bölümüne bakın (processor_class, görüntüleri işlemek için EfficientNetImageProcessor kullanır). - labels (
torch.LongTensor, şekli(batch_size,), isteğe bağlı) — Görüntü sınıflandırma/geri dönüşüm kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler[0, ..., config.num_labels - 1]aralığında olmalıdır.config.num_labels == 1ise bir geri dönüşüm kaybı (Ortalama Kare kaybı) hesaplanır,config.num_labels > 1ise bir sınıflandırma kaybı (Çapraz Entropi) hesaplanır. - output_hidden_states (
bool, isteğe bağlı) — Tüm katmanların gizli durumlarının (hidden states) döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Daha fazla ayrıntı için döndürülen tensörler altındakihidden_statesbölümüne bakın. - return_dict (
bool, isteğe bağlı) — Düz bir tuple yerine ModelOutput döndürülecek mi?
Dönüş değeri
ImageClassifierOutputWithNoAttention veya tuple(torch.Tensor)
A ImageClassifierOutputWithNoAttention veya bir torch.Tensor demeti (eğer return_dict=False geçirildiyse veya config.return_dict=False ise), yapılandırmaya (EfficientNetConfig) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.
EfficientNetForImageClassification forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.
İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine
Moduleörneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.
- loss (
torch.Tensor, şekli(1,), isteğe bağlı,labelssağlandığında döndürülür) — Sınıflandırma (config.num_labels==1 ise regresyon) kaybı. - logits (
torch.Tensor, şekli(batch_size, config.num_labels)) — Sınıflandırma (veya config.num_labels==1 ise regresyon) puanları (SoftMax öncesi). - hidden_states (
tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı,output_hidden_states=Truegeçirildiğinde veyaconfig.output_hidden_states=Trueolduğunda döndürülür) —torch.Tensor(modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her aşamanın çıktısı için birer tane) içeren bir tuple, şekli(batch_size, num_channels, height, width). Modelin her aşamanın çıktısındaki gizli durumları (aynı zamanda özellik haritaları olarak da adlandırılır).
Örnek:
>>> from transformers import AutoImageProcessor, EfficientNetForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/efficientnet-b7")
>>> model = EfficientNetForImageClassification.from_pretrained("google/efficientnet-b7")
>>> 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])
...