# DistilBERT

[DistilBERT](https://huggingface.co/papers/1910.01108), daha küçük bir model oluşturmak ve daha hızlı çıkarım sağlamak için bilgi damıtması (knowledge distillation) ile önceden eğitilir ve eğitim için daha az hesaplama gücü gerektirir. Ön eğitim sırasında kullanılan üçlü kayıp hedefi (dil modelleme kaybı, damıtma kaybı, kosinüs mesafe kaybı) sayesinde DistilBERT, daha büyük bir dönüştürücü dil modeliyle benzer performans gösterir.

Tüm orijinal DistilBERT kontrol noktalarını [DistilBERT](https://huggingface.co/distilbert) kuruluşu altında bulabilirsiniz.

> [!TIP]
> Farklı dil görevlerine DistilBERT uygulamanın daha fazla örneği için sağ kenar çubuğundaki DistilBERT modellerine tıklayın.

Aşağıdaki örnek, metni [Pipeline](/docs/transformers/main/tr/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline), [AutoModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoModel) ve komut satırından sınıflandırmayı gösterir.

```python
from transformers import pipeline

classifier = pipeline(
    task="text-classification",
    model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english",
    device=0
)

result = classifier("I love using Hugging Face Transformers!")
print(result)
# Output: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998}]
```

```python
import torch

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english",
)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    "distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)
inputs = tokenizer("I love using Hugging Face Transformers!", return_tensors="pt").to(model.device)

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

predicted_class_id = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1).item()
predicted_label = model.config.id2label[predicted_class_id]
print(f"Predicted label: {predicted_label}")
```

## Notlar

- DistilBERT'te `token_type_ids` yoktur, hangi token'ın hangi segmente ait olduğunu belirtmenize gerek yoktur. Segmentlerinizi sadece `tokenizer.sep_token` (veya `[SEP]`) ayırma token'ı ile ayırmanız yeterlidir.
- DistilBERT, giriş konumlarını seçme (`position_ids` girişi) seçeneğine sahip değildir. Gerekirse bu eklenebilir; bu seçeneğe ihtiyacınız varsa bize bildirin.

## DistilBertConfig[[transformers.DistilBertConfig]]

#### transformers.DistilBertConfig[[transformers.DistilBertConfig]]

```python
transformers.DistilBertConfig(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, vocab_size: int = 30522, max_position_embeddings: int = 512, sinusoidal_pos_embds: bool = False, n_layers: int = 6, n_heads: int = 12, dim: int = 768, hidden_dim: int = 3072, dropout: float | int = 0.1, attention_dropout: float | int = 0.1, activation: str = 'gelu', initializer_range: float = 0.02, qa_dropout: float | int = 0.1, seq_classif_dropout: float | int = 0.2, pad_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = None, bos_token_id: int | None = None, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/configuration_distilbert.py#L24)

**Parametreler:**

vocab_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `30522`) : Modelin sözlük boyutu. `input_ids` tarafından temsil edilebilecek farklı token sayısını tanımlar.

max_position_embeddings (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `512`) : Bu modelin kullanılabileceği maksimum dizi uzunluğu.

sinusoidal_pos_embds (`boolean`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Sinüzoidal konumsal gömme kullanılıp kullanılmayacağı.

n_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `6`) : Transformer decoder'ındaki gizli katman sayısı.

n_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `12`) : Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.

dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 768) : Kodlayıcı katmanlarının ve havuzlayıcı katmanının boyutluluğu.

hidden_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `3072`) : Gizli temsillerin boyutu.

dropout (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.1`) : Tüm dropout katmanları için oran.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.1`) : Dikkat olasılıkları için dropout oranı.

activation (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `gelu`) : Çözücüdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` vb.

initializer_range (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.02`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.

qa_dropout (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 0.1) : [DistilBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForQuestionAnswering) soru cevaplandırma modelinde kullanılan dropout olasılıkları.

seq_classif_dropout (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 0.2) : [DistilBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForSequenceClassification) içindeki sıralama sınıflandırma ve çoklu seçim modelinde kullanılan dropout olasılıkları.

pad_token_id (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0`) : Sözlükte dolgu için kullanılan token kimliği.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *isteğe bağlı*) : Sözlükte akış sonu için kullanılan token kimliği.

bos_token_id (`int`, *isteğe bağlı*) : Sözlükte akış başlangıcı için kullanılan token kimliği.

tie_word_embeddings (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Ağırlık gömme bağlamalarının, modelin `tied_weights_keys` eşlemesine göre yapılıp yapılmayacağını belirtir.

Bu, bir DistilBertModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Distilbert modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneği oluşturmak, [google/distilbert-base-uncased](https://huggingface.co/google/distilbert-base-uncased) ile benzer bir yapılandırmaya yol açar.

Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun.

Örnekler:

```python
>>> from transformers import DistilBertConfig, DistilBertModel

>>> # Initializing a DistilBERT configuration
>>> configuration = DistilBertConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = DistilBertModel(configuration)

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

## DistilBertTokenizer[[transformers.DistilBertTokenizer]]

#### transformers.DistilBertTokenizer[[transformers.DistilBertTokenizer]]

```python
transformers.DistilBertTokenizer(*args, do_lower_case: bool = True, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/tokenization_distilbert.py#L22)

## DistilBertTokenizerFast[[transformers.DistilBertTokenizer]]

#### transformers.DistilBertTokenizer[[transformers.DistilBertTokenizer]]

```python
transformers.DistilBertTokenizer(*args, do_lower_case: bool = True, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/tokenization_distilbert.py#L22)

## DistilBertModel[[transformers.DistilBertModel]]

#### transformers.DistilBertModel[[transformers.DistilBertModel]]

```python
transformers.DistilBertModel(config: DistilBertConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L317)

**Parametreler:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine bakın.

Üzerinde herhangi bir özel head olmadan ham hidden-state çıktısı veren çıplak Distilbert Model.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.DistilBertModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L381)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, num_choices)`) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)'a bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_choices, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

position_ids (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizileri token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

**Dönüş:** [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) veya `tuple(torch.Tensor)`

Yapılandırmaya ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşan bir [BaseModelOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput) veya `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda).

[DistilBertModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertModel) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

## DistilBertForMaskedLM[[transformers.DistilBertForMaskedLM]]

#### transformers.DistilBertForMaskedLM[[transformers.DistilBertForMaskedLM]]

```python
transformers.DistilBertForMaskedLM(config: DistilBertConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L428)

**Parametreler:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine bakın.

Üzerinde `masked language modeling` başlığı bulunan DistilBert Modeli.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.DistilBertForMaskedLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L472)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, num_choices)`) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)'a bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_choices, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

labels (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Maskeli dil modelleme kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` aralığında olmalıdır (bkz. `input_ids` docstring). Endeksleri `-100` olarak ayarlanan tokenlar yok sayılır (maskelenir), kayıp yalnızca etiketleri `[0, ..., config.vocab_size]` aralığında olan tokenlar için hesaplanır.

position_ids (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizileri token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

**Dönüş:** [MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) veya `tuple(torch.Tensor)`

[MaskedLMOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput) veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırma ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[DistilBertForMaskedLM](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForMaskedLM) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **loss** (`torch.Tensor`, şekli `(1,)`, *isteğe bağlı*, `labels` sağlandığında döndürülür) -- Maskeli dil modelleme (MLM) kaybı.
- **logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Dil modelleme başlığının tahmin puanları (SoftMax öncesi her sözlük jetonu için puanlar).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnek:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, DistilBertForMaskedLM
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForMaskedLM.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")

>>> inputs = tokenizer("The capital of France is <mask>.", return_tensors="pt")

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

>>> # retrieve index of <mask>
>>> mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0]

>>> predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)
>>> tokenizer.decode(predicted_token_id)
...

>>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> # mask labels of non-<mask> tokens
>>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100)

>>> outputs = model(**inputs, labels=labels)
>>> round(outputs.loss.item(), 2)
...
```

## DistilBertForSequenceClassification[[transformers.DistilBertForSequenceClassification]]

#### transformers.DistilBertForSequenceClassification[[transformers.DistilBertForSequenceClassification]]

```python
transformers.DistilBertForSequenceClassification(config: DistilBertConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L528)

**Parametreler:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine bakın.

Üzerinde bir dizi sınıflandırma/geri dönüş (regresyon) başlığı (toplanmış çıktının üzerinde doğrusal bir katman) bulunan DistilBert Model dönüştürücüsü, örneğin GLUE görevleri için.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.DistilBertForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L562)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi token'larının indeksleri. Dolgu (padding) varsayılan olarak yok sayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi ID'leri nelerdir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

labels (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size,)`, *isteğe bağlı*) : Sınıflandırma/geri dönüş kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler `[0, ..., config.num_labels - 1]` aralığında olmalıdır. `config.num_labels == 1` ise bir geri dönüş kaybı (Ortalama Kare kaybı) hesaplanır, `config.num_labels > 1` ise bir sınıflandırma kaybı (Çapraz Entropi) hesaplanır.

position_ids (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizileri token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

**Dönüş:** [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) veya `tuple(torch.Tensor)`

[SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırma ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[DistilBertForSequenceClassification](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForSequenceClassification) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **loss** (`torch.Tensor`, şekli `(1,)`, *isteğe bağlı*, `labels` sağlandığında döndürülür) -- Sınıflandırma (config.num_labels==1 ise regresyon) kaybı.
- **logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.num_labels)`) -- Sınıflandırma (veya config.num_labels==1 ise regresyon) puanları (SoftMax öncesi).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Tek etiketli sınıflandırma örneği:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, DistilBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")

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

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

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

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased", num_labels=num_labels)

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

Çok etiketli sınıflandırma örneği:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, DistilBertForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased", problem_type="multi_label_classification")

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

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

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

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "google/distilbert-base-uncased", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

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

## DistilBertForMultipleChoice[[transformers.DistilBertForMultipleChoice]]

#### transformers.DistilBertForMultipleChoice[[transformers.DistilBertForMultipleChoice]]

```python
transformers.DistilBertForMultipleChoice(config: DistilBertConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L793)

**Parametreler:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine bakın.

Üstünde çoktan seçmeli sınıflandırma kafası (pooled çıktı üzerinde doğrusal bir katman ve softmax) bulunan Distilbert Modeli, örneğin RocStories/SWAG görevleri için.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.DistilBertForMultipleChoice.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L825)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, num_choices, sequence_length)`) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` dizinlerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

labels (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size,)`, *isteğe bağlı*) : Çoklu seçim sınıflandırma kaybını hesaplamak için etiketler. İndisler, `num_choices`'ün giriş tensörlerinin ikinci boyutunun boyutu olduğu `[0, ..., num_choices-1]` aralığında olmalıdır. (Yukarıdaki `input_ids`'e bakın)

position_ids (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizileri token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

**Dönüş:** [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) veya `tuple(torch.Tensor)`

[MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırma ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[DistilBertForMultipleChoice](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForMultipleChoice) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **loss** (`torch.Tensor`, şekli *(1,)*, *opsiyonel*, `labels` sağlandığında döndürülür) -- Sınıflandırma kaybı.
- **logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_choices)`) -- *num_choices*, girdi tensörlerinin ikinci boyutudur (bkz. yukarıdaki *input_ids*).

  Sınıflandırma puanları (SoftMax öncesi).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnekler:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, DistilBertForMultipleChoice
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-cased")
>>> model = DistilBertForMultipleChoice.from_pretrained("distilbert-base-cased")

>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> choice0 = "It is eaten with a fork and a knife."
>>> choice1 = "It is eaten while held in the hand."
>>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0)  # choice0 is correct (according to Wikipedia ;)), batch size 1

>>> encoding = tokenizer([[prompt, choice0], [prompt, choice1]], return_tensors="pt", padding=True)
>>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()}, labels=labels)  # batch size is 1

>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logits
```

## DistilBertForTokenClassification[[transformers.DistilBertForTokenClassification]]

#### transformers.DistilBertForTokenClassification[[transformers.DistilBertForTokenClassification]]

```python
transformers.DistilBertForTokenClassification(config: DistilBertConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L722)

**Parametreler:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine bakın.

Üzerinde bir token sınıflandırma başlığı (gizli durumlar çıktısının üzerine yerleştirilen doğrusal bir katman) bulunan Distilbert dönüştürücüsü, örneğin Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) görevleri için.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.DistilBertForTokenClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L754)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi token'larının indeksleri. Dolgu (padding) varsayılan olarak yok sayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi ID'leri nelerdir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

labels (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Token sınıflandırma kaybını hesaplamak için etiketler. İndisler `[0, ..., config.num_labels - 1]` aralığında olmalıdır.

position_ids (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizileri token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

**Dönüş:** [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) veya `tuple(torch.Tensor)`

[TokenClassifierOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[DistilBertForTokenClassification](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForTokenClassification) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **loss** (`torch.Tensor`, şekli `(1,)`, *isteğe bağlı*, `labels` sağlandığında döndürülür) -- Sınıflandırma kaybı.
- **logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) -- Sınıflandırma puanları (SoftMax öncesi).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnek:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, DistilBertForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForTokenClassification.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")

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

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

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

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

>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

## DistilBertForQuestionAnswering[[transformers.DistilBertForQuestionAnswering]]

#### transformers.DistilBertForQuestionAnswering[[transformers.DistilBertForQuestionAnswering]]

```python
transformers.DistilBertForQuestionAnswering(config: DistilBertConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L620)

**Parametreler:**

config ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine bakın.

SQuAD gibi çıkarımsal soru-cevap görevleri için üstünde bir aralık sınıflandırma kafası bulunan Distilbert dönüştürücüsü (gizli durum çıktısının üzerine, `span start logits` ve `span end logits` hesaplamak için eklenen doğrusal bir katman).

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.DistilBertForQuestionAnswering.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, start_positions: typing.Optional[torch.Tensor] = None, end_positions: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/distilbert/modeling_distilbert.py#L654)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, num_choices)`) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)'a bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_choices, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

start_positions (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size,)`, *isteğe bağlı*) : Token sınıflandırma kaybını hesaplamak için etiketli aralığın başlangıç konumunun (indeksinin) etiketleri. Konumlar, dizinin uzunluğuna (`sequence_length`) sınırlanır. Dizi dışındaki konumlar, kaybın hesaplanmasında dikkate alınmaz.

end_positions (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size,)`, *isteğe bağlı*) : Token sınıflandırma kaybını hesaplamak için etiketli aralığın sonundaki konumun (indeksin) etiketleri. Konumlar, dizinin uzunluğuna (`sequence_length`) göre sınırlandırılır. Dizi dışındaki konumlar, kaybın hesaplanmasında dikkate alınmaz.

position_ids (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizileri token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

**Dönüş:** [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) veya `tuple(torch.Tensor)`

[QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda); yapılandırma ([DistilBertConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[DistilBertForQuestionAnswering](/docs/transformers/main/tr/model_doc/distilbert#transformers.DistilBertForQuestionAnswering) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **loss** (`torch.Tensor`, şekli `(1,)`, *isteğe bağlı*, `labels` sağlandığında döndürülür) -- Toplam span çıkarım kaybı, başlangıç ve bitiş konumları için Çapraz Entropinin (Cross-Entropy) toplamıdır.
- **start_logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`) -- Span başlangıç puanları (SoftMax öncesi).
- **end_logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`) -- Span sonu puanları (SoftMax öncesi).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnek:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, DistilBertForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")
>>> model = DistilBertForQuestionAnswering.from_pretrained("google/distilbert-base-uncased")

>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"

>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
...

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])

>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```