Model ini dipublikasikan di HF papers pada 2021-09-14 dan disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2021-10-15.

SEW

Ikhtisar

SEW (Squeezed and Efficient Wav2Vec) diusulkan dalam Performance-Efficiency Trade-offs in Unsupervised Pre-training for Speech Recognition oleh Felix Wu, Kwangyoun Kim, Jing Pan, Kyu Han, Kilian Q. Weinberger, Yoav Artzi.

Abstrak dari makalah tersebut adalah sebagai berikut:

Kertas ini merupakan studi tentang kompromi antara kinerja dan efisiensi pada model terlatih sebelumnya untuk pengenalan ucapan otomatis (ASR). Kami berfokus pada wav2vec 2.0, dan memformalkan beberapa desain arsitektur yang memengaruhi baik kinerja model maupun efisiensinya. Dengan menggabungkan semua pengamatan kami, kami memperkenalkan SEW (Squeezed and Efficient Wav2vec), sebuah arsitektur model terlatih sebelumnya dengan peningkatan signifikan baik pada dimensi kinerja maupun efisiensi di berbagai konfigurasi pelatihan. Sebagai contoh, pada konfigurasi semi-supervised 100 jam–960 jam di LibriSpeech, SEW mencapai percepatan inferensi 1,9x dibandingkan wav2vec 2.0, dengan pengurangan relatif 13,5% pada tingkat kesalahan kata. Dengan waktu inferensi yang serupa, SEW mengurangi tingkat kesalahan kata sebesar 25–50% di berbagai ukuran model.

Model ini disumbangkan oleh anton-l.

Tips penggunaan

SEW adalah model ucapan yang menerima array float yang sesuai dengan waveform mentah dari sinyal ucapan.
SEWForCTC dihalus-haluskan menggunakan connectionist temporal classification (CTC), sehingga output model harus didekode menggunakan Wav2Vec2CTCTokenizer.

Sumber daya

SEWConfig

kelas transformers.SEWConfig

< source >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 32hidden_size: int = 768num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12intermediate_size: int = 3072squeeze_factor: int = 2hidden_act: str = 'gelu'hidden_dropout: float | int = 0.1activation_dropout: float | int = 0.1attention_dropout: float | int = 0.1feat_proj_dropout: float | int = 0.0final_dropout: float | int = 0.1layerdrop: float | int = 0.1initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 1e-05feat_extract_norm: str = 'group'feat_extract_activation: str = 'gelu'conv_dim: list[int] | tuple[int, ...] = (64, 128, 128, 128, 128, 256, 256, 256, 256, 512, 512, 512, 512)conv_stride: list[int] | tuple[int, ...] = (5, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1)conv_kernel: list[int] | tuple[int, ...] = (10, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 2, 1, 2, 1)conv_bias: bool = Falsenum_conv_pos_embeddings: int = 128num_conv_pos_embedding_groups: int = 16apply_spec_augment: bool = Truemask_time_prob: float | int = 0.05mask_time_length: int = 10mask_time_min_masks: int = 2mask_feature_prob: float | int = 0.0mask_feature_length: int = 10mask_feature_min_masks: int = 0ctc_loss_reduction: str = 'mean'ctc_zero_infinity: bool = Falseuse_weighted_layer_sum: bool = Falseclassifier_proj_size: int = 256pad_token_id: int | None = 0bos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2 )

Parameter

vocab_size (int, opsional, default 32) — Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh input_ids.
hidden_size (int, opsional, default 768) — Dimensi dari representasi tersembunyi.
num_hidden_layers (int, opsional, default 12) — Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.
num_attention_heads (int, opsional, default 12) — Jumlah attention head untuk setiap lapisan attention di decoder Transformer.
intermediate_size (int, opsional, default 3072) — Dimensi representasi MLP.
squeeze_factor (int, opsional, default 2) — Faktor downsampling panjang sekuens setelah encoder dan faktor upsampling setelah transformer.
hidden_act (str, opsional, defaultnya gelu) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
hidden_dropout (Union[float, int], opsional, default 0.1) — Probabilitas dropout untuk semua lapisan fully connected di embeddings, encoder, dan pooler.
activation_dropout (Union[float, int], opsional, defaultnya 0.1) — Rasio dropout untuk aktivasi di dalam lapisan fully connected.
attention_dropout (Union[float, int], opsional, default 0.1) — Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.
feat_proj_dropout (float, opsional, default 0.0) — Probabilitas dropout untuk output dari encoder fitur.
final_dropout (float, opsional, default 0.1) — Probabilitas dropout untuk lapisan proyeksi akhir dari SEWForCTC.
layerdrop (Union[float, int], opsional, default 0.1) — Probabilitas LayerDrop. Lihat [makalah LayerDrop](lihat https://huggingface.co/papers/1909.11556) untuk detail lebih lanjut.
initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
layer_norm_eps (float, opsional, defaultnya 1e-05) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi lapisan.
feat_extract_norm (str, opsional, default "group") — Norm yang diterapkan pada lapisan konvolusional 1D di feature encoder. Salah satu dari "group" untuk group normalization hanya pada lapisan konvolusional 1D pertama atau "layer" untuk layer normalization pada semua lapisan konvolusional 1D.
feat_extract_activation (str, optional, defaults to “gelu”) -- The non-linear activation function (function or string) in the 1D convolutional layers of the feature extractor. If string, “gelu”, “relu”, “selu”and“gelu_new”` are supported.
conv_dim (tuple[int] atau list[int], opsional, default (64, 128, 128, 128, 128, 256, 256, 256, 256, 512, 512, 512, 512)) — Tuple dari bilangan bulat yang mendefinisikan jumlah channel input dan output dari setiap lapisan konvolusional 1D dalam feature encoder. Panjang dari conv_dim mendefinisikan jumlah lapisan konvolusional 1D.
conv_stride (tuple[int] atau list[int], opsional, default (5, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1)) — Tuple berisi bilangan bulat yang mendefinisikan stride dari setiap lapisan konvolusi 1D dalam feature encoder. Panjang conv_stride menentukan jumlah lapisan konvolusi dan harus sama dengan panjang conv_dim.
conv_kernel (tuple[int] atau list[int], opsional, default (10, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 2, 1, 2, 1)) — Tuple berisi bilangan bulat yang mendefinisikan ukuran kernel dari setiap lapisan konvolusi 1D dalam feature encoder. Panjang conv_kernel menentukan jumlah lapisan konvolusi dan harus sesuai dengan panjang conv_dim.
conv_bias (bool, opsional, defaultnya False) — Apakah lapisan konvolusional 1D memiliki bias.
num_conv_pos_embeddings (int, opsional, default 128) — Jumlah embedding posisi konvolusional. Menentukan ukuran kernel dari lapisan embedding posisi konvolusional 1D.
num_conv_pos_embedding_groups (int, opsional, default 16) — Jumlah grup dari lapisan embedding posisional konvolusional 1D.
apply_spec_augment (bool, opsional, default True) — Apakah akan menerapkan augmentasi data SpecAugment pada output dari feature encoder. Untuk referensi, lihat SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition.
mask_time_prob (float, optional, defaults to 0.05) — Percentage (between 0 and 1) of all feature vectors along the time axis which will be masked. The masking procedure generates ”mask_time_problen(time_axis)/mask_time_length” independent masks over the axis. If reasoning from the probability of each feature vector to be chosen as the start of the vector span to be masked, mask_time_prob should be `prob_vector_startmask_time_length. Note that overlap may decrease the actual percentage of masked vectors. This is only relevant if apply_spec_augment is True`.
mask_time_length (int, opsional, default 10) — Panjang rentang vektor sepanjang sumbu waktu.
mask_time_min_masks (int, opsional, default 2), — Jumlah minimum masker dengan panjang mask_feature_length yang dihasilkan di sepanjang sumbu waktu, untuk setiap langkah waktu, tanpa memperhatikan mask_feature_prob. Hanya relevan jika ”mask_time_prob*len(time_axis)/mask_time_length < mask_time_min_masks”
mask_feature_prob (float, optional, defaults to 0.0) — Percentage (between 0 and 1) of all feature vectors along the feature axis which will be masked. The masking procedure generates ”mask_feature_problen(feature_axis)/mask_time_length” independent masks over the axis. If reasoning from the probability of each feature vector to be chosen as the start of the vector span to be masked, mask_feature_prob should be `prob_vector_startmask_feature_length. Note that overlap may decrease the actual percentage of masked vectors. This is only relevant if apply_spec_augment is True`.
mask_feature_prob (Union[float, int], opsional, default 0.0) — Persentase (antara 0 dan 1) dari semua vektor fitur di sepanjang sumbu fitur yang akan di-mask. Prosedur masking menghasilkan mask_feature_prob*len(feature_axis)/mask_time_length mask independen di sepanjang sumbu tersebut. Jika beralasan dari probabilitas setiap vektor fitur untuk dipilih sebagai awal dari rentang vektor yang akan di-mask, mask_feature_prob seharusnya prob_vector_start*mask_feature_length. Perhatikan bahwa tumpang tindih dapat mengurangi persentase vektor yang di-mask secara aktual. Hal ini hanya relevan jika apply_spec_augment adalah True.
mask_feature_length (int, opsional, default 10) — Panjang rentang vektor di sepanjang sumbu fitur.
mask_feature_min_masks (int, opsional, default 0) — Jumlah minimum masker dengan panjang mask_feature_length yang dihasilkan di sepanjang sumbu fitur, setiap langkah waktu, terlepas dari mask_feature_prob. Hanya relevan jika ”mask_feature_prob*len(feature_axis)/mask_feature_length < mask_feature_min_masks”
ctc_loss_reduction (str, opsional, default mean) — Menentukan reduksi yang diterapkan pada output torch.nn.CTCLoss. Hanya relevan saat pelatihan.
ctc_zero_infinity (bool, opsional, default False) — Apakah akan menolkan (zero) kerugian tak hingga (infinite losses) dan gradien terkait dari torch.nn.CTCLoss. Kerugian tak hingga terutama terjadi ketika input terlalu pendek untuk diselaraskan dengan target. Hanya relevan saat melatih instance dari SEWForCTC.
use_weighted_layer_sum (bool, opsional, default False) — Apakah akan menggunakan rata-rata tertimbang dari output layer dengan bobot yang dipelajari. Hanya relevan saat menggunakan instance dari Wav2Vec2ForSequenceClassification.
classifier_proj_size (int, opsional, default 256) — Dimensi proyeksi sebelum token mean-pooling untuk klasifikasi.
pad_token_id (int, opsional, default 0) — ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.
bos_token_id (int, opsional, default 1) — ID token yang digunakan untuk awal aliran (beginning-of-stream) dalam kosakata.
eos_token_id (Union[int, list[int]], opsional, default 2) — ID token yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari SEWModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Sew berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai default akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari BAAI/seggpt-vit-large

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

Contoh:

>>> from transformers import SEWConfig, SEWModel

>>> # Initializing a SEW asapp/sew-tiny-100k style configuration
>>> configuration = SEWConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the asapp/sew-tiny-100k style configuration
>>> model = SEWModel(configuration)

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

SEWModel

kelas transformers.SEWModel

< source >

( config: SEWConfig )

Parameter

config (SEWConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model Sew polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

< source >

( input_values: typing.Optional[torch.Tensor]attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemask_time_indices: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutput or tuple(torch.Tensor)

Parameter

input_values (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Nilai float dari waveform ucapan mentah input. Nilai dapat diperoleh dengan memuat file audio .flac atau .wav ke dalam array bertipe list[float], numpy.ndarray atau torch.Tensor, misalnya melalui pustaka torchcodec (pip install torchcodec) atau pustaka soundfile (pip install soundfile). Untuk menyiapkan array menjadi input_values, gunakan AutoProcessor untuk padding dan konversi menjadi tensor bertipe torch.Tensor. Lihat Wav2Vec2Processor.call() untuk detailnya.
attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
- 1 untuk token yang tidak dimasker,
- 0 untuk token yang dimasker.
Apa itu attention mask?
mask_time_indices (torch.BoolTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Indeks untuk mem-mask fitur yang diekstrak untuk contrastive loss. Saat dalam mode pelatihan, model belajar memprediksi fitur yang diekstrak dan di-mask dalam ruang config.proj_codevector_dim.

Mengembalikan

BaseModelOutput atau tuple(torch.Tensor)

A 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 (SEWConfig) dan input.

Metode forward dari SEWModel 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 saat output_attentions=True dilewatkan atau saat 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 perhatian diri (self-attention).

SEWForCTC

kelas transformers.SEWForCTC

< source >

( config: SEWConfigtarget_lang: str | None = None )

Parameter

config (SEWConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.
target_lang (str, opsional) — ID bahasa dari bobot adapter. Bobot adapter disimpan dalam format adapter.<lang>.safetensors atau adapter.<lang>.bin. Hanya relevan saat menggunakan instance SEWForCTC dengan adapter. Menggunakan ‘eng’ secara default.

Model SEW dengan head language modeling di atasnya untuk Connectionist Temporal Classification (CTC).

forward

< source >

( input_values: typing.Optional[torch.Tensor]attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutput or tuple(torch.Tensor)

Parameter

input_values (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Nilai float dari waveform ucapan mentah input. Nilai dapat diperoleh dengan memuat file audio .flac atau .wav ke dalam array bertipe list[float], numpy.ndarray atau torch.Tensor, misalnya melalui pustaka torchcodec (pip install torchcodec) atau pustaka soundfile (pip install soundfile). Untuk menyiapkan array menjadi input_values, gunakan AutoProcessor untuk padding dan konversi menjadi tensor bertipe torch.Tensor. Lihat Wav2Vec2Processor.call() untuk detailnya.
attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
- 1 untuk token yang tidak dimasker,
- 0 untuk token yang dimasker.
Apa itu attention mask?
labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, target_length), opsional) — Label untuk connectionist temporal classification. Perhatikan bahwa target_length harus lebih kecil atau sama dengan panjang sekuens dari output logits. Indeks dipilih dalam [-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]. Semua label yang disetel ke -100 diabaikan (diberi mask), loss hanya dihitung untuk label dalam [0, ..., config.vocab_size - 1].

Mengembalikan

CausalLMOutput atau tuple(torch.Tensor)

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

Metode forward SEWForCTC 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 pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).
logits (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata 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 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 saat output_attentions=True dilewatkan atau saat 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 perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> from transformers import AutoProcessor, SEWForCTC
>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch

>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation")
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large")
>>> model = SEWForCTC.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large")

>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)

>>> # transcribe speech
>>> transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
>>> transcription[0]
...

>>> inputs["labels"] = processor(text=dataset[0]["text"], return_tensors="pt").input_ids

>>> # compute loss
>>> loss = model(**inputs).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...

SEWForSequenceClassification

kelas transformers.SEWForSequenceClassification

< source >

( config: SEWConfig )

Parameter

config (SEWConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model SEW dengan kepala klasifikasi urutan di atasnya (lapisan linear di atas output yang dipooling) untuk tugas seperti SUPERB Keyword Spotting.

forward

< source >

Parameter

input_values (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length)) — Nilai float dari waveform ucapan mentah input. Nilai dapat diperoleh dengan memuat file audio .flac atau .wav ke dalam array bertipe list[float], numpy.ndarray atau torch.Tensor, misalnya melalui pustaka torchcodec (pip install torchcodec) atau pustaka soundfile (pip install soundfile). Untuk menyiapkan array menjadi input_values, gunakan AutoProcessor untuk padding dan konversi menjadi tensor bertipe torch.Tensor. Lihat SEWProcessor.__call__ untuk detailnya.
attention_mask (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Mask untuk menghindari eksekusi attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dari [0, 1]:
- 1 untuk token yang tidak dimasker,
- 0 untuk token yang dimasker.
Apa itu attention mask?
labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size,), opsional) — Label untuk menghitung loss klasifikasi/regresi urutan. 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).

Mengembalikan

SequenceClassifierOutput atau tuple(torch.Tensor)

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

Metode forward dari SEWForSequenceClassification 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 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 saat output_attentions=True dilewatkan atau saat 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 perhatian diri (self-attention).

Contoh klasifikasi label tunggal:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, SEWForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large")
>>> model = SEWForSequenceClassification.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large")

>>> 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 = SEWForSequenceClassification.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large", num_labels=num_labels)

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

Contoh klasifikasi multi-label:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, SEWForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large")
>>> model = SEWForSequenceClassification.from_pretrained("BAAI/seggpt-vit-large", 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 = SEWForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "BAAI/seggpt-vit-large", 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

Update on GitHub