Transformers documentation

MobileNet V1

Transformers

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.2).

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

Model ini dipublikasikan di HF papers pada 2017-04-17 dan disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2022-11-21.

MobileNet V1

MobileNet V1 adalah keluarga jaringan saraf konvolusional efisien yang dioptimalkan untuk tugas visi on-device atau tertanam. Efisiensi ini dicapai dengan menggunakan konvolusi depth-wise separable alih-alih konvolusi standar. Arsitektur ini memungkinkan trade-off yang mudah antara latensi dan akurasi menggunakan dua hiperparameter utama, yaitu pengali lebar (alpha) dan pengali resolusi gambar.

Anda dapat menemukan semua checkpoint MobileNet asli di bawah organisasi Google.

Klik pada model MobileNet V1 di bilah sisi kanan untuk melihat lebih banyak contoh cara menerapkan MobileNet ke berbagai tugas visi.

Contoh di bawah ini menunjukkan cara mengklasifikasikan gambar dengan Pipeline atau kelas AutoModel.

Pipeline

AutoModel

Catatan

Nama checkpoint mengikuti pola mobilenet_v1_{depth_multiplier}_{resolution}, seperti mobilenet_v1_1.0_224. 1.0 adalah depth multiplier dan 224 adalah resolusi gambar.
Meskipun dilatih pada gambar dengan ukuran tertentu, arsitektur model bekerja dengan gambar berukuran berbeda (minimum 32x32). MobileNetV1ImageProcessor menangani prapemrosesan yang diperlukan.
MobileNet telah dilatih sebelumnya pada ImageNet-1k, sebuah dataset dengan 1000 kelas. Namun, model sebenarnya memprediksi 1001 kelas. Kelas tambahan tersebut adalah kelas “latar belakang” (background) ekstra (indeks 0).
Checkpoint TensorFlow asli menentukan jumlah padding saat inferensi karena bergantung pada ukuran gambar input. Untuk menggunakan perilaku padding PyTorch native, atur tf_padding=False di MobileNetV1Config.
```
from transformers import MobileNetV1Config

config = MobileNetV1Config.from_pretrained("google/mobilenet_v1_1.0_224", tf_padding=True)
```
Implementasi Transformers tidak mendukung fitur-fitur berikut.
- Menggunakan global average pooling alih-alih 7x7 average pooling opsional dengan stride 2. Untuk input yang lebih besar, ini menghasilkan output pooled yang lebih besar dari 1x1 piksel.
- Tidak mendukung nilai output_stride lainnya (dipatok pada 32). Untuk output_strides yang lebih kecil, implementasi asli menggunakan dilated convolution untuk mencegah resolusi spasial berkurang lebih lanjut. (yang akan memerlukan dilated convolution).
- output_hidden_states=True mengembalikan semua state tersembunyi perantara. Tidak mungkin untuk mengekstrak output dari lapisan tertentu untuk keperluan hilir lainnya.
- Tidak termasuk model terkuantisasi dari checkpoint asli karena model tersebut mencakup operasi “FakeQuantization” untuk mendekuantisasi bobot.

MobileNetV1Config

kelas transformers.MobileNetV1Config

< 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] = 224depth_multiplier: float | int = 1.0min_depth: int = 8hidden_act: str = 'relu6'tf_padding: bool = Trueclassifier_dropout_prob: float | int = 0.999initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 0.001 )

Parameter

num_channels (int, opsional, defaultnya 3) — Jumlah saluran input.
image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opsional, defaultnya 224) — Ukuran (resolusi) dari setiap gambar.
depth_multiplier (Union[float, int], opsional, defaultnya 1.0) — Mengecilkan atau memperbesar jumlah channel di setiap layer. Hal ini kadang juga disebut “alpha” atau “width multiplier”.
min_depth (int, opsional, defaultnya 8) — Semua lapisan akan memiliki setidaknya sebanyak ini channel.
hidden_act (str, opsional, defaultnya relu6) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
tf_padding (bool, opsional, default True) — Apakah akan menggunakan aturan padding TensorFlow pada lapisan konvolusi.
classifier_dropout_prob (Union[float, int], opsional, defaultnya 0.999) — Rasio dropout untuk classifier.
initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
layer_norm_eps (float, opsional, defaultnya 0.001) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi lapisan.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari MobileNetV1Model. Kelas ini digunakan untuk membuat model Mobilenet V1 sesuai dengan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Membuat konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari google/mobilenet_v1_1.0_224

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

Contoh:

>>> from transformers import MobileNetV1Config, MobileNetV1Model

>>> # Initializing a "mobilenet_v1_1.0_224" style configuration
>>> configuration = MobileNetV1Config()

>>> # Initializing a model from the "mobilenet_v1_1.0_224" style configuration
>>> model = MobileNetV1Model(configuration)

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

MobileNetV1ImageProcessor

kelas transformers.MobileNetV1ImageProcessor

< source >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

Parameter

do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional, defaultnya None) — Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB.
do_resize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya {'shortest_edge' -- 256}): Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
default_to_square (bool, kwargs, opsional, defaultnya False) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya {'height' -- 224, 'width': 224}): Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, defaultnya 2) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
do_rescale (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
rescale_factor (float, kwargs, opsional, default 0.00392156862745098) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
do_normalize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan menormalisasi gambar.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.5, 0.5, 0.5]) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.5, 0.5, 0.5]) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
- "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
- "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
- "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
Returns tensor bertumpuk jika disetel ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor. —

Membangun pemroses gambar MobileNetV1.

disable_grouping (bool, kwargs, opsional): Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada observasi empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, opsional): Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

praproses

< 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

Parameter

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika mengirimkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur do_rescale=False.
image_like_kwargs (dict[str, Any], opsional) — Flag pengembang untuk input tambahan yang mirip gambar yang juga akan dipreprocess. Gunakan ini hanya jika melewati input sebagai kwarg tidak berhasil. Misalnya, preprocess(images, masks=masks) adalah opsi yang lebih disukai, tetapi menyebabkan masalah prioritas argumen untuk beberapa model. Dalam kasus tersebut, preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) dapat digunakan sebagai gantinya.
do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi gambar ke RGB.
do_resize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
default_to_square (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini dapat berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
do_rescale (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
rescale_factor (float, kwargs, opsional) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
do_normalize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menormalisasi gambar.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
- "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
- "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
- "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

Mengembalikan

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Kamus berisi daftar/array/tensor yang dikembalikan oleh metode call (‘pixel_values’, dll.).
tensor_type (Union[None, str, TensorType], opsional) — Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi.

Praproses sebuah gambar atau kumpulan gambar.

MobileNetV1ImageProcessorPil

kelas transformers.MobileNetV1ImageProcessorPil

< source >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

Parameter

do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional, defaultnya None) — Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB.
do_resize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya {'shortest_edge' -- 256}): Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
default_to_square (bool, kwargs, opsional, defaultnya False) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya {'height' -- 224, 'width': 224}): Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, defaultnya 2) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
do_rescale (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
rescale_factor (float, kwargs, opsional, default 0.00392156862745098) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
do_normalize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan menormalisasi gambar.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.5, 0.5, 0.5]) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.5, 0.5, 0.5]) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
- "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
- "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
- "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
Returns tensor bertumpuk jika disetel ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor. —

Membangun pemroses gambar MobileNetV1.

praproses

< source >

Parameter

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika mengirimkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur do_rescale=False.
image_like_kwargs (dict[str, Any], opsional) — Flag pengembang untuk input tambahan yang mirip gambar yang juga akan dipreprocess. Gunakan ini hanya jika melewati input sebagai kwarg tidak berhasil. Misalnya, preprocess(images, masks=masks) adalah opsi yang lebih disukai, tetapi menyebabkan masalah prioritas argumen untuk beberapa model. Dalam kasus tersebut, preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) dapat digunakan sebagai gantinya.
do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi gambar ke RGB.
do_resize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
default_to_square (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini dapat berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
do_rescale (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
rescale_factor (float, kwargs, opsional) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
do_normalize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menormalisasi gambar.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
- "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
- "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
- "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

Mengembalikan

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Kamus berisi daftar/array/tensor yang dikembalikan oleh metode call (‘pixel_values’, dll.).
tensor_type (Union[None, str, TensorType], opsional) — Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi.

Praproses sebuah gambar atau kumpulan gambar.

MobileNetV1Model

kelas transformers.MobileNetV1Model

< source >

( config: MobileNetV1Configadd_pooling_layer: bool = True )

Parameter

config (MobileNetV1Config) — 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.
add_pooling_layer (bool, opsional, default True) — Apakah akan menambahkan lapisan pooling

Model Mobilenet V1 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

< source >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention or tuple(torch.Tensor)

Parameter

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 MobileNetV1ImageProcessor. Lihat MobileNetV1ImageProcessor.call() untuk detailnya (processor_class menggunakan MobileNetV1ImageProcessor untuk memproses gambar).
output_hidden_states (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat hidden_states di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
return_dict (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan

BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention atau tuple(torch.Tensor)

BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (MobileNetV1Config) dan input.

Metode forward dari MobileNetV1Model 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, num_channels, height, width)) — Urutan hidden-state pada keluaran lapisan terakhir model.
pooler_output (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, hidden_size)) — Hidden-state lapisan terakhir setelah operasi pooling pada dimensi spasial.
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, num_channels, height, width).

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

Contoh:

MobileNetV1ForImageClassification

kelas transformers.MobileNetV1ForImageClassification

< source >

( config: MobileNetV1Config )

Parameter

config (MobileNetV1Config) — 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 MobileNetV1 dengan kepala klasifikasi gambar di atasnya (lapisan linear di atas fitur yang telah dipooling), misalnya untuk ImageNet.

forward

< source >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → ImageClassifierOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)

Parameter

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 MobileNetV1ImageProcessor. Lihat MobileNetV1ImageProcessor.call() untuk detailnya (processor_class menggunakan MobileNetV1ImageProcessor untuk memproses gambar).
output_hidden_states (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat hidden_states di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size,), opsional) — Label untuk menghitung loss klasifikasi/regresi gambar. 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).
return_dict (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan

ImageClassifierOutputWithNoAttention atau tuple(torch.Tensor)

A ImageClassifierOutputWithNoAttention atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (MobileNetV1Config) dan input.

Metode forward dari MobileNetV1ForImageClassification 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 tahap) dengan bentuk (batch_size, num_channels, height, width). Hidden-states (juga disebut feature maps) dari model pada output setiap tahap.

Contoh:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV1ForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

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

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/mobilenet_v1_1.0_224")
>>> model = MobileNetV1ForImageClassification.from_pretrained("google/mobilenet_v1_1.0_224")

>>> 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])
...

Update on GitHub

←MLCD MobileNetV2→