# Pyramid Vision Transformer (PVT) ## Ikhtisar Model PVT diusulkan dalam [Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions](https://huggingface.co/papers/2102.12122) oleh Wenhai Wang, Enze Xie, Xiang Li, Deng-Ping Fan, Kaitao Song, Ding Liang, Tong Lu, Ping Luo, Ling Shao. PVT adalah jenis vision transformer yang memanfaatkan struktur piramida sehingga menjadi backbone yang efektif untuk tugas prediksi padat. Secara spesifik, model ini memungkinkan penggunaan input yang lebih halus (4 x 4 piksel per patch), sambil secara bersamaan memperpendek panjang sekuens Transformer seiring bertambahnya kedalaman - sehingga mengurangi biaya komputasi. Selain itu, lapisan spatial-reduction attention (SRA) digunakan untuk lebih lanjut mengurangi konsumsi sumber daya saat mempelajari fitur resolusi tinggi. Abstrak dari makalah tersebut adalah sebagai berikut: *Walaupun convolutional neural networks (CNN) telah mencapai kesuksesan besar dalam computer vision, karya ini menyelidiki jaringan backbone yang lebih sederhana dan bebas convolution yang berguna untuk banyak tugas prediksi padat. Berbeda dengan Vision Transformer (ViT) yang baru-baru ini diusulkan dan dirancang khusus untuk klasifikasi gambar, kami memperkenalkan Pyramid Vision Transformer (PVT), yang mengatasi kesulitan dalam memindahkan Transformer ke berbagai tugas prediksi padat. PVT memiliki beberapa keunggulan dibandingkan state of the art saat ini. Berbeda dengan ViT yang biasanya menghasilkan output beresolusi rendah dan menimbulkan biaya komputasi serta memori yang tinggi, PVT tidak hanya dapat dilatih pada partisi padat dari sebuah gambar untuk mencapai resolusi output tinggi, yang penting untuk prediksi padat, tetapi juga menggunakan piramida penyusutan progresif untuk mengurangi komputasi pada peta fitur besar. PVT mewarisi keunggulan dari CNN dan Transformer, menjadikannya backbone terpadu untuk berbagai tugas visual tanpa convolution, di mana ia dapat digunakan sebagai pengganti langsung untuk backbone CNN. Kami memvalidasi PVT melalui eksperimen yang luas, menunjukkan bahwa ia meningkatkan kinerja banyak tugas hilir, termasuk deteksi objek, segmentasi instance, dan segmentasi semantik. Misalnya, dengan jumlah parameter yang sebanding, PVT+RetinaNet mencapai 40,4 AP pada dataset COCO, melampaui ResNet50+RetinNet (36,3 AP) dengan 4,1 AP absolut (lihat Gambar 2). Kami berharap PVT dapat berfungsi sebagai alternatif dan backbone yang berguna untuk prediksi tingkat piksel serta memfasilitasi penelitian di masa depan.* Model ini disumbangkan oleh [Xrenya](https://huggingface.co/Xrenya). Kode aslinya dapat ditemukan [di sini](https://github.com/whai362/PVT). - PVTv1 pada ImageNet-1K | **Varian model** |**Ukuran** |**Acc@1**|**Parameter (M)**| |--------------------|:-------:|:-------:|:------------:| | PVT-Tiny | 224 | 75.1 | 13.2 | | PVT-Small | 224 | 79.8 | 24.5 | | PVT-Medium | 224 | 81.2 | 44.2 | | PVT-Large | 224 | 81.7 | 61.4 | ## PvtConfig[[transformers.PvtConfig]] #### transformers.PvtConfig[[transformers.PvtConfig]] ```python transformers.PvtConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224, num_channels: int = 3, num_encoder_blocks: int = 4, depths: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 2, 2, 2), sequence_reduction_ratios: list[int] | tuple[int, ...] = (8, 4, 2, 1), hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (64, 128, 320, 512), patch_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 2, 2, 2), strides: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 2, 2, 2), num_attention_heads: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 2, 5, 8), mlp_ratios: list[int] | tuple[int, ...] = (8, 8, 4, 4), hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout_prob: float | int = 0.0, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0, initializer_range: float = 0.02, drop_path_rate: float | int = 0.0, layer_norm_eps: float = 1e-06, qkv_bias: bool = True, num_labels: int = 1000) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pvt/configuration_pvt.py#L26) **Parameter:** image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opsional*, defaultnya `224`) : Ukuran (resolusi) dari setiap gambar. num_channels (`int`, *opsional*, default `3`) : Jumlah saluran input. num_encoder_blocks (`int`, *opsional*, default 4) : Jumlah blok encoder (yaitu tahap dalam encoder Mix Transformer). depths (`list[int]`, *opsional*, defaultnya `[2, 2, 2, 2]`) : Jumlah lapisan di setiap blok encoder. sequence_reduction_ratios (`list[int]`, *opsional*, default `[8, 4, 2, 1]`) : Rasio reduksi sekuens di setiap blok encoder. hidden_sizes (`Union[list[int], tuple[int, ...]]`, *opsional*, defaultnya `(64, 128, 320, 512)`) : Dimensi (ukuran tersembunyi) pada setiap tahap model. patch_sizes (`list[int]`, *opsional*, defaultnya `[4, 2, 2, 2]`) : Ukuran patch sebelum setiap blok encoder. strides (`list[int]`, *opsional*, defaultnya `[4, 2, 2, 2]`) : Stride sebelum setiap blok encoder. num_attention_heads (`list[int]`, *opsional*, defaultnya `[1, 2, 5, 8]`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian di setiap blok dari encoder Transformer. mlp_ratios (`list[int]`, *opsional*, defaultnya `[8, 8, 4, 4]`) : Rasio ukuran lapisan tersembunyi dibandingkan dengan ukuran lapisan input dari Mix FFNs dalam blok encoder. hidden_act (`str`, *opsional*, defaultnya `gelu`) : Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, dan sebagainya. hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Probabilitas dropout untuk semua lapisan fully connected di embeddings, encoder, dan pooler. attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk probabilitas perhatian. initializer_range (`float`, *opsional*, defaultnya `0.02`) : Deviasi standar dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot. drop_path_rate (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Tingkat drop path untuk fusi patch. layer_norm_eps (`float`, *opsional*, defaultnya `1e-06`) : Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi lapisan. qkv_bias (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menambahkan bias ke queries, keys, dan values. num_labels (`'int'`, *opsional*, default 1000) : Jumlah kelas. Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi PvtModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Pvt sesuai dengan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi [Xrenya/pvt-tiny-224](https://huggingface.co/Xrenya/pvt-tiny-224) Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut. Contoh: ```python >>> from transformers import PvtModel, PvtConfig >>> # Initializing a PVT Xrenya/pvt-tiny-224 style configuration >>> configuration = PvtConfig() >>> # Initializing a model from the Xrenya/pvt-tiny-224 style configuration >>> model = PvtModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## PvtImageProcessor[[transformers.PvtImageProcessor]] #### transformers.PvtImageProcessor[[transformers.PvtImageProcessor]] ```python transformers.PvtImageProcessor(**kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pvt/image_processing_pvt.py#L22) **Parameter:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengubah ukuran gambar. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, defaultnya `{'height' : 224, 'width': 224}`): Menjelaskan dimensi input maksimum ke model. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi 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*, defaultnya `3`) : Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berdampak jika `do_resize` diatur ke `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `0.00392156862745098`) : Faktor rescale untuk melakukan rescale pada gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menormalisasi gambar. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `[0.485, 0.456, 0.406]`) : 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 `[0.229, 0.224, 0.225]`) : 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 hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga 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 diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, 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 disetel, 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 yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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*, defaultnya `256`) : 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. -- Membangun image processor PvtImageProcessor. 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. #### preprocess[[transformers.PvtImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **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 memasukkan 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 meneruskan input sebagai kwarg tidak berhasil. Misalnya, `preprocess(images, masks=masks)` adalah pilihan yang disarankan, tetapi dapat menyebabkan masalah prioritas argumen pada beberapa model. Dalam kasus tersebut, `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` dapat digunakan sebagai gantinya. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan mengkonversi 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*) : Menjelaskan dimensi input maksimum ke model. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi 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 saat mengubah ukuran gambar. Nilai 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 penskalaan ulang 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 hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga 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 diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, 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 disetel, 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 yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. **Mengembalikan:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- Dictionary berisi list/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. ## PvtImageProcessorPil[[transformers.PvtImageProcessorPil]] #### transformers.PvtImageProcessorPil[[transformers.PvtImageProcessorPil]] ```python transformers.PvtImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pvt/image_processing_pil_pvt.py#L22) **Parameter:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan mengubah ukuran gambar. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, defaultnya `{'height' : 224, 'width': 224}`): Menjelaskan dimensi input maksimum ke model. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi 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*, defaultnya `3`) : Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum `PILImageResampling`. Hanya berdampak jika `do_resize` diatur ke `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `0.00392156862745098`) : Faktor rescale untuk melakukan rescale pada gambar jika `do_rescale` diatur ke `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah akan menormalisasi gambar. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsional*, defaultnya `[0.485, 0.456, 0.406]`) : 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 `[0.229, 0.224, 0.225]`) : 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 hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga 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 diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, 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 disetel, 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 yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. -- Membangun image processor PvtImageProcessor. 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. #### preprocess[[transformers.PvtImageProcessorPil.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **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 memasukkan 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 meneruskan input sebagai kwarg tidak berhasil. Misalnya, `preprocess(images, masks=masks)` adalah pilihan yang disarankan, tetapi dapat menyebabkan masalah prioritas argumen pada beberapa model. Dalam kasus tersebut, `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` dapat digunakan sebagai gantinya. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan mengkonversi 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*) : Menjelaskan dimensi input maksimum ke model. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah secara default menggunakan gambar persegi 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 saat mengubah ukuran gambar. Nilai 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 penskalaan ulang 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 hingga ukuran terbesar dalam batch atau hingga 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 diberikan untuk pra-pemrosesan. Jika `pad_size` tidak diberikan, 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 disetel, 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 yang ditumpuk jika disetel ke `'pt'`, selain itu mengembalikan daftar tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsional*) : Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan tidak dalam batch. Jika None, akan diset 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 sebaiknya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. **Mengembalikan:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- Dictionary berisi list/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. ## PvtForImageClassification[[transformers.PvtForImageClassification]] #### transformers.PvtForImageClassification[[transformers.PvtForImageClassification]] ```python transformers.PvtForImageClassification(config: PvtConfig) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pvt/modeling_pvt.py#L483) **Parameter:** config ([PvtConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/pvt#transformers.PvtConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model. Model transformer Pvt dengan kepala klasifikasi gambar di atasnya (lapisan linear di atas keadaan tersembunyi akhir dari token [CLS]) misalnya untuk ImageNet. Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.) Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.PvtForImageClassification.forward]] ```python forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor], labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pvt/modeling_pvt.py#L498) **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 [PvtImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/pvt#transformers.PvtImageProcessor). Lihat [PvtImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) untuk detailnya (`processor_class` menggunakan [PvtImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/pvt#transformers.PvtImageProcessor) untuk memproses gambar). 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). output_attentions (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan tensor perhatian dari semua lapisan perhatian. Lihat `attentions` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut. 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](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) alih-alih tuple biasa. **Mengembalikan:** [ImageClassifierOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput) atau `tuple(torch.Tensor)` [ImageClassifierOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` diteruskan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([PvtConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/pvt#transformers.PvtConfig)) dan input. Metode forward dari [PvtForImageClassification](/docs/transformers/main/id/model_doc/pvt#transformers.PvtForImageClassification) 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, sequence_length, hidden_size)`. Hidden-states (juga disebut feature maps) dari model pada output dari setiap tahap. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)`. Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention. Contoh: ```python >>> from transformers import AutoImageProcessor, PvtForImageClassification >>> import torch >>> from datasets import load_dataset >>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image") >>> image = dataset["test"]["image"][0] >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("Xrenya/pvt-tiny-224") >>> model = PvtForImageClassification.from_pretrained("Xrenya/pvt-tiny-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]) ... ``` ## PvtModel[[transformers.PvtModel]] #### transformers.PvtModel[[transformers.PvtModel]] ```python transformers.PvtModel(config: PvtConfig) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pvt/modeling_pvt.py#L433) **Parameter:** config ([PvtConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/pvt#transformers.PvtConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model. Model Pvt polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya. Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.) Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.PvtModel.forward]] ```python forward(pixel_values: Tensor, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs) ``` [Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pvt/modeling_pvt.py#L444) **Parameter:** pixel_values (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan [PvtImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/pvt#transformers.PvtImageProcessor). Lihat [PvtImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) untuk detailnya (`processor_class` menggunakan [PvtImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/pvt#transformers.PvtImageProcessor) untuk memproses gambar). output_attentions (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan tensor perhatian dari semua lapisan perhatian. Lihat `attentions` di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut. 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](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) alih-alih tuple biasa. **Mengembalikan:** [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) atau `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/id/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([PvtConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/pvt#transformers.PvtConfig)) dan input. Metode forward dari [PvtModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/pvt#transformers.PvtModel) 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 model. - **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 ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `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 self-attention. Contoh: ```python ```