Метод forward модели MobileViTV2Model переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

• last_hidden_state (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, height, width)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.

• pooler_output (torch.Tensor формы (batch_size, hidden_size)) — Скрытое состояние последнего слоя после операции пулинга по пространственным измерениям.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — Кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, num_channels, height, width).

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

Метод forward класса MobileViTV2ForImageClassification переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

• loss (torch.Tensor формы (1,), необязательный, возвращается, если задан labels) — Потери классификации (или регрессии, если config.num_labels==1).
• logits (torch.Tensor формы (batch_size, config.num_labels)) — Оценки для классификации (или регрессии, если config.num_labels==1) до применения SoftMax.
• hidden_states (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передаче output_hidden_states=True или при config.output_hidden_states=True) — Кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого этапа) формы (batch_size, num_channels, height, width). Скрытые состояния (также называемые картами признаков) модели на выходе каждого этапа.

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

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

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

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

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

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
...

Метод forward класса MobileViTV2ForSemanticSegmentation переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

• loss (torch.Tensor формы (1,), необязательный, возвращается, если задан labels) — Потери классификации (или регрессии, если config.num_labels==1).

• logits (torch.Tensor формы (batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)) — Оценки классификации для каждого пикселя.

  Возвращаемые logits не обязательно имеют тот же размер, что и переданные на вход pixel_values. Это сделано, чтобы избежать двойной интерполяции и потери качества, когда пользователю необходимо изменить размер logits до исходного размера изображения на этапе постобработки. Всегда проверяйте форму logits и изменяйте размер по мере необходимости.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передаче output_hidden_states=True или когда config.output_hidden_states=True) — Кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, patch_size, hidden_size).

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

• attentions (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или при config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

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

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

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

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

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

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