# Donut

[Donut (Document Understanding Transformer)](https://huggingface.co/papers/2111.15664), Optik Karakter Tanıma (OCR) motoru gerektirmeyen görsel belge anlama modelidir. Belgeyi işlemek için önce OCR kullanarak metin çıkaran geleneksel yaklaşımların aksine Donut, belge görüntülerini doğrudan analiz etmek için uçtan uca Transformer tabanlı bir mimari kullanır. Bu, OCR ile ilgili verimsizlikleri ortadan kaldırarak modelin çeşitli dillere ve formatlara karşı daha doğru ve uyumlu olmasını sağlar.

Donut, bir görüntü kodlayıcı ([Swin](./swin)) ve bir metin çözücü ([BART](./bart)) içerir. Swin, belge görüntülerini gömümlere dönüştürür ve BART bunları anlamlı metin dizilerine işler.

Tüm orijinal Donut checkpoint'lerini [Naver Clova Information Extraction](https://huggingface.co/naver-clova-ix) kuruluşu altında bulabilirsiniz.

> [!TIP]
> Farklı dil ve görme görevlerine Donut'u nasıl uygulayacağınızla ilgili daha fazla örnek için sağ kenar çubuğundaki Donut modellerine tıklayın.

Aşağıdaki örnekler, [Pipeline](/docs/transformers/main/tr/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) ve [AutoModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoModel) kullanarak Donut ile belge anlama görevlerinin nasıl gerçekleştirileceğini göstermektedir.

```python
# pip install datasets
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline(
    task="document-question-answering",
    model="naver-clova-ix/donut-base-finetuned-docvqa",
    device=0,
)
dataset = load_dataset("hf-internal-testing/example-documents", split="test")
image = dataset[0]["image"]

pipeline(image=image, question="What time is the coffee break?")
```

```python
# pip install datasets
from datasets import load_dataset

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

processor = AutoProcessor.from_pretrained("naver-clova-ix/donut-base-finetuned-docvqa")
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("naver-clova-ix/donut-base-finetuned-docvqa", device_map="auto")

dataset = load_dataset("hf-internal-testing/example-documents", split="test")
image = dataset[0]["image"]
question = "What time is the coffee break?"
task_prompt = f"<s_docvqa><s_question>{question}</s_question><s_answer>"
inputs = processor(image, task_prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(
    input_ids=inputs.input_ids,
    pixel_values=inputs.pixel_values,
    max_length=512
)
answer = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(answer)
```

Quantization, ağırlıkları daha düşük bir hassasiyetle temsil ederek büyük modellerin bellek yükünü azaltır. Daha fazla kullanılabilir quantization backend'i için [Quantization](../quantization/overview) genel bakışına başvurun.

Aşağıdaki örnek, ağırlıkları yalnızca int4 olarak nicelleştirmek için [torchao](../quantization/torchao) kullanır.

```python
# pip install datasets torchao
from datasets import load_dataset

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor, TorchAoConfig

quantization_config = TorchAoConfig("int4_weight_only", group_size=128)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("naver-clova-ix/donut-base-finetuned-docvqa")
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained("naver-clova-ix/donut-base-finetuned-docvqa", quantization_config=quantization_config, device_map="auto")

dataset = load_dataset("hf-internal-testing/example-documents", split="test")
image = dataset[0]["image"]
question = "What time is the coffee break?"
task_prompt = f"<s_docvqa><s_question>{question}</s_question><s_answer>"
inputs = processor(image, task_prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(
    input_ids=inputs.input_ids,
    pixel_values=inputs.pixel_values,
    max_length=512
)
answer = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(answer)
```

## Notlar

- Aşağıda gösterildiği gibi Donut'u belge görüntü sınıflandırması için kullanın.

    ```py
    import re
    from transformers import DonutProcessor, VisionEncoderDecoderModel
        from datasets import load_dataset
    import torch

    processor = DonutProcessor.from_pretrained("naver-clova-ix/donut-base-finetuned-rvlcdip")
    model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("naver-clova-ix/donut-base-finetuned-rvlcdip", device_map="auto")

    model.to(model.device)  # doctest: +IGNORE_RESULT

    # load document image
    dataset = load_dataset("hf-internal-testing/example-documents", split="test")
    image = dataset[1]["image"]

    # prepare decoder inputs
    task_prompt = "<s_rvlcdip>"
    decoder_input_ids = processor.tokenizer(task_prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device).input_ids

    pixel_values = processor(image, return_tensors="pt").to(model.device).pixel_values

    outputs = model.generate(
        pixel_values.to(model.device),
        decoder_input_ids=decoder_input_ids.to(model.device),
        max_length=model.decoder.config.max_position_embeddings,
        pad_token_id=processor.tokenizer.pad_token_id,
        eos_token_id=processor.tokenizer.eos_token_id,
        use_cache=True,
        bad_words_ids=[[processor.tokenizer.unk_token_id]],
        return_dict_in_generate=True,
    )

    sequence = processor.batch_decode(outputs.sequences)[0]
    sequence = sequence.replace(processor.tokenizer.eos_token, "").replace(processor.tokenizer.pad_token, "")
    sequence = re.sub(r"<.*?>", "", sequence, count=1).strip()  # remove first task start token
    print(processor.token2json(sequence))
    {'class': 'advertisement'}
    ```

- Aşağıda gösterildiği gibi belge ayrıştırma için Donut kullanın.

    ```py
    import re
        from datasets import load_dataset
    from transformers import DonutProcessor, VisionEncoderDecoderModel
    import torch

    processor = DonutProcessor.from_pretrained("naver-clova-ix/donut-base-finetuned-cord-v2")
    model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("naver-clova-ix/donut-base-finetuned-cord-v2", device_map="auto")

    model.to(model.device)  # doctest: +IGNORE_RESULT

    # load document image
    dataset = load_dataset("hf-internal-testing/example-documents", split="test")
    image = dataset[2]["image"]

    # prepare decoder inputs
    task_prompt = "<s_cord-v2>"
    decoder_input_ids = processor.tokenizer(task_prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device).input_ids

    pixel_values = processor(image, return_tensors="pt").to(model.device).pixel_values

    outputs = model.generate(
        pixel_values.to(model.device),
        decoder_input_ids=decoder_input_ids.to(model.device),
        max_length=model.decoder.config.max_position_embeddings,
        pad_token_id=processor.tokenizer.pad_token_id,
        eos_token_id=processor.tokenizer.eos_token_id,
        use_cache=True,
        bad_words_ids=[[processor.tokenizer.unk_token_id]],
        return_dict_in_generate=True,
    )

    sequence = processor.batch_decode(outputs.sequences)[0]
    sequence = sequence.replace(processor.tokenizer.eos_token, "").replace(processor.tokenizer.pad_token, "")
    sequence = re.sub(r"<.*?>", "", sequence, count=1).strip()  # remove first task start token
    print(processor.token2json(sequence))
    {'menu': {'nm': 'CINNAMON SUGAR', 'unitprice': '17,000', 'cnt': '1 x', 'price': '17,000'}, 'sub_total': {'subtotal_price': '17,000'}, 'total': 
    {'total_price': '17,000', 'cashprice': '20,000', 'changeprice': '3,000'}}
    ```

## DonutSwinConfig[[transformers.DonutSwinConfig]]

#### transformers.DonutSwinConfig[[transformers.DonutSwinConfig]]

```python
transformers.DonutSwinConfig(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, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 4, num_channels: int = 3, embed_dim: int = 96, depths: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 2, 6, 2), num_heads: list[int] | tuple[int, ...] = (3, 6, 12, 24), window_size: int = 7, mlp_ratio: float = 4.0, qkv_bias: bool = True, hidden_dropout_prob: float | int = 0.0, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0, drop_path_rate: float | int = 0.1, hidden_act: str = 'gelu', use_absolute_embeddings: bool = False, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-05)
```

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

**Parametreler:**

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `224`) : Her bir görüntünün boyutu (çözünürlüğü).

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `4`) : Her yamanın boyutu (çözünürlüğü).

num_channels (`int`, *opsiyonel*, varsayılan `3`) : Girdi kanal sayısı.

embed_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `96`) : Gömme ve gizli durumların boyutluluğu.

depths (`Union[list[int], tuple[int, ...]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `(2, 2, 6, 2)`) : Transformer'daki her katmanın derinliği.

num_heads (`Union[list[int], tuple[int, ...]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `(3, 6, 12, 24)`) : Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.

window_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 7) : Pencerelerin boyutu.

mlp_ratio (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan `4.0`) : MLP gizli boyutunun gömme boyutuna oranı.

qkv_bias (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Sorgulara, anahtarlara ve değerlere bir sapma (bias) eklenip eklenmeyeceğini belirtir.

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Gömme, kodlayıcı ve havuzlayıcıdaki tüm tam bağlı katmanlar için dropout olasılığı.

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Dikkat olasılıkları için dropout oranı.

drop_path_rate (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.1`) : Yama birleştirme için drop path oranı.

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

use_absolute_embeddings (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Mutlak konum gömme kullanılıp kullanılmayacağı.

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

layer_norm_eps (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1e-05`) : Katman normalizasyonu katmanları tarafından kullanılan epsilon.

Bu, bir Donut SwinModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Donut Swin modelinin örneklenmesi ve model mimarisinin tanımlanması için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneği oluşturmak, [naver-clova-ix/donut-base](https://huggingface.co/naver-clova-ix/donut-base) 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.

Örnek:

```python
>>> from transformers import DonutSwinConfig, DonutSwinModel

>>> # Initializing a Donut naver-clova-ix/donut-base style configuration
>>> configuration = DonutSwinConfig()

>>> # Randomly initializing a model from the naver-clova-ix/donut-base style configuration
>>> model = DonutSwinModel(configuration)

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

## DonutImageProcessor[[transformers.DonutImageProcessor]]

#### transformers.DonutImageProcessor[[transformers.DonutImageProcessor]]

```python
transformers.DonutImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.donut.image_processing_donut.DonutImageProcessorKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/donut/image_processing_donut.py#L46)

**Parametreler:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmeyeceği.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, varsayılan `{'height' : 2560, 'width': 1920}`): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağını belirtir.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, varsayılan `2`) : Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, `PILImageResampling` enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca `do_resize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `0.00392156862745098`) : `do_rescale` `True` olarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin normalize edilip edilmeyeceğini belirtir.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağını belirtir. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Görsellerin doldurulacağı boyut, `{"height": int, "width" int}` biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. `pad_size` sağlanmazsa, görseller partideki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca `do_pad=True.` olduğunda uygulanır.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin merkezden kırpılıp kırpılmayacağını belirtir.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Yalnızca `ChannelDimension.FIRST` desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntüsünün kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir: - `"channels_first"` veya `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü. - `"channels_last"` veya `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) biçiminde görüntü. - `"none"` veya `ChannelDimension.NONE`: (height, width) biçiminde görüntü.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörleri, aksi halde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak bu, gelecekteki modellerde bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.

do_thumbnail (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `self.do_thumbnail`) : Görüntünün thumbnail yöntemiyle yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağını belirtir.

do_align_long_axis (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `self.do_align_long_axis`) : Görselin uzun eksenini 90 derece döndürerek `size`'ın uzun eksenine hizalamak için.

image_processor_class görüntü işleyicisi oluşturur.

#### preprocess[[transformers.DonutImageProcessor.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']], **kwargs: *<class 'transformers.models.donut.image_processing_donut.DonutImageProcessorKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/donut/image_processing_donut.py#L70)

**Parametreler:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Ön işlenecek görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa `do_rescale=False` olarak ayarlayın.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmeyeceği.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görsel kullanılıp kullanılmayacağı.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, `PILImageResampling` enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca `do_resize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsiyonel*) : `do_rescale` `True` olarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için yeniden ölçekleme çarpanı.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görüntünün normalize edilip edilmeyeceğini belirtir.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağını belirtir. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Görsellerin doldurulacağı boyut, `{"height": int, "width" int}` biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. `pad_size` sağlanmazsa, görseller partideki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca `do_pad=True.` olduğunda uygulanır.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin merkezden kırpılıp kırpılmayacağını belirtir.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Yalnızca `ChannelDimension.FIRST` desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntüsünün kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir: - `"channels_first"` veya `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü. - `"channels_last"` veya `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) biçiminde görüntü. - `"none"` veya `ChannelDimension.NONE`: (height, width) biçiminde görüntü.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörleri, aksi halde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak bu, gelecekteki modellerde bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.

do_thumbnail (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `self.do_thumbnail`) : Görüntünün thumbnail yöntemiyle yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağını belirtir.

do_align_long_axis (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `self.do_align_long_axis`) : Görselin uzun eksenini 90 derece döndürerek `size`'ın uzun eksenine hizalamak için.

**Dönüş:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- __call__ yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü ('pixel_values' vb.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *isteğe bağlı*) -- Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz.

## DonutImageProcessorPil[[transformers.DonutImageProcessorPil]]

#### transformers.DonutImageProcessorPil[[transformers.DonutImageProcessorPil]]

```python
transformers.DonutImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.models.donut.image_processing_pil_donut.DonutImageProcessorKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/donut/image_processing_pil_donut.py#L46)

**Parametreler:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmeyeceği.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, varsayılan `{'height' : 2560, 'width': 1920}`): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağını belirtir.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, varsayılan `2`) : Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, `PILImageResampling` enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca `do_resize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `0.00392156862745098`) : `do_rescale` `True` olarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin normalize edilip edilmeyeceğini belirtir.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağını belirtir. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Görsellerin doldurulacağı boyut, `{"height": int, "width" int}` biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. `pad_size` sağlanmazsa, görseller partideki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca `do_pad=True.` olduğunda uygulanır.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin merkezden kırpılıp kırpılmayacağını belirtir.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Yalnızca `ChannelDimension.FIRST` desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntüsünün kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir: - `"channels_first"` veya `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü. - `"channels_last"` veya `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) biçiminde görüntü. - `"none"` veya `ChannelDimension.NONE`: (height, width) biçiminde görüntü.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörleri, aksi halde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak bu, gelecekteki modellerde bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.

do_thumbnail (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `self.do_thumbnail`) : Görüntünün thumbnail yöntemiyle yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağını belirtir.

do_align_long_axis (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `self.do_align_long_axis`) : Görselin uzun eksenini 90 derece döndürerek `size`'ın uzun eksenine hizalamak için.

image_processor_class görüntü işleyicisi oluşturur.

#### preprocess[[transformers.DonutImageProcessorPil.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']], **kwargs: *<class 'transformers.models.donut.image_processing_pil_donut.DonutImageProcessorKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/donut/image_processing_pil_donut.py#L70)

**Parametreler:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Ön işlenecek görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa `do_rescale=False` olarak ayarlayın.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmeyeceği.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görsel kullanılıp kullanılmayacağı.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, `PILImageResampling` enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca `do_resize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsiyonel*) : `do_rescale` `True` olarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için yeniden ölçekleme çarpanı.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görüntünün normalize edilip edilmeyeceğini belirtir.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağını belirtir. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Görsellerin doldurulacağı boyut, `{"height": int, "width" int}` biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. `pad_size` sağlanmazsa, görseller partideki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca `do_pad=True.` olduğunda uygulanır.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin merkezden kırpılıp kırpılmayacağını belirtir.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Yalnızca `ChannelDimension.FIRST` desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntüsünün kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir: - `"channels_first"` veya `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü. - `"channels_last"` veya `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) biçiminde görüntü. - `"none"` veya `ChannelDimension.NONE`: (height, width) biçiminde görüntü.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörleri, aksi halde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak bu, gelecekteki modellerde bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.

do_thumbnail (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `self.do_thumbnail`) : Görüntünün thumbnail yöntemiyle yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağını belirtir.

do_align_long_axis (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `self.do_align_long_axis`) : Görselin uzun eksenini 90 derece döndürerek `size`'ın uzun eksenine hizalamak için.

**Dönüş:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- __call__ yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü ('pixel_values' vb.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *isteğe bağlı*) -- Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz.

## DonutProcessor[[transformers.DonutProcessor]]

#### transformers.DonutProcessor[[transformers.DonutProcessor]]

```python
transformers.DonutProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/donut/processing_donut.py#L39)

**Parametreler:**

image_processor (`image_processor_class`) : Görüntü işleyici zorunlu bir girdidir.

tokenizer (`tokenizer_class`) : Tokenizer zorunlu bir girdidir.

Bir görüntü işleyiciyi ve bir belirteç oluşturucuyu tek bir işleyicide birleştiren bir DonutProcessor oluşturur.

[DonutProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/donut#transformers.DonutProcessor), `image_processor_class` ve `tokenizer_class` sınıflarının tüm işlevlerini sunar. Daha fazla bilgi için `~image_processor_class` ve `~tokenizer_class` belgelerine bakın.

#### __call__[[transformers.DonutProcessor.__call__]]

```python
__call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.models.donut.processing_donut.DonutProcessorKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/donut/processing_donut.py#L45)

**Parametreler:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *isteğe bağlı*) : Ön işleme tabi tutulacak görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa `do_rescale=False` olarak ayarlayın.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *isteğe bağlı*) : Kodlanacak dizi veya dizi topluluğu. Her dizi bir metin veya metin listesi (önceden tokenize edilmiş metin) olabilir. Önceden tokenize edilmiş bir girdi geçirirseniz, toplu girdilerle karışıklığı önlemek için `is_split_into_words=True` değerini ayarlayın.

return_tensors (`str` veya [TensorType](/docs/transformers/main/tr/internal/file_utils#transformers.TensorType), *opsiyonel*) : Ayarlanırsa, belirli bir çerçeveye ait tensörleri döndürür. Kabul edilen değerler:  - `'pt'`: PyTorch `torch.Tensor` nesnelerini döndürür. - `'np'`: NumPy `np.ndarray` nesnelerini döndürür.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/tr/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *opsiyonel*) : Her modalite (metin, görüntüler, videolar, ses) için ek işleme seçenekleri. Modelle ilgili parametreler yukarıda listelenmiştir; desteklenen argümanların tam listesi için TypedDict sınıfına bakın.

#### from_pretrained[[transformers.DonutProcessor.from_pretrained]]

```python
from_pretrained(pretrained_model_name_or_path: str | os.PathLike, cache_dir: str | os.PathLike | None = None, force_download: bool = False, local_files_only: bool = False, token: str | bool | None = None, revision: str = 'main', **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L1750)

**Parametreler:**

pretrained_model_name_or_path (`str` veya `os.PathLike`) : Şu seçeneklerden biri olabilir:  - huggingface.co üzerindeki bir model deposunda barındırılan önceden eğitilmiş bir feature_extractor'ın *model kimliği* olan bir dize. - [save_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/feature_extractor#transformers.FeatureExtractionMixin.save_pretrained) yöntemiyle kaydedilmiş bir feature extractor dosyası içeren bir *dizin*in yolu, örneğin `./my_model_directory/`. - Kaydedilmiş bir feature extractor JSON *dosyası*nın yolu, örneğin `./my_model_directory/preprocessor_config.json`.

- ****kwargs** : Hem [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/feature_extractor#transformers.FeatureExtractionMixin.from_pretrained) hem de `~tokenization_utils_base.PreTrainedTokenizer.from_pretrained` ile birlikte iletilen ek anahtar kelime argümanları.

Önceden eğitilmiş bir modelle ilişkili bir işlemci örnekleyin.

Bu sınıf metodu, yalnızca özellik çıkarıcının [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/feature_extractor#transformers.FeatureExtractionMixin.from_pretrained), görüntü işleyicinin [ImageProcessingMixin](/docs/transformers/main/tr/internal/image_processing_utils#transformers.ImageProcessingMixin) ve belirteçleyicinin `~tokenization_utils_base.PreTrainedTokenizer.from_pretrained` metotlarını çağırır. Daha fazla bilgi için yukarıdaki metotların dokümantasyon dizelerine (docstring) başvurun.

#### save_pretrained[[transformers.DonutProcessor.save_pretrained]]

```python
save_pretrained(save_directory, push_to_hub: bool = False, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L1165)

**Parametreler:**

save_directory (`str` veya `os.PathLike`) : Özellik çıkarıcısının JSON dosyasının ve tokenizer dosyalarının kaydedileceği dizin (dizin mevcut değilse oluşturulur).

push_to_hub (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Modeli kaydettikten sonra Hugging Face model hub'ına gönderip göndermeyeceğinizi belirtir. Göndermek istediğiniz depoyu `repo_id` ile belirleyebilirsiniz (varsayılan olarak ad alanınızdaki `save_directory` adı kullanılır).

kwargs (`dict[str, Any]`, *isteğe bağlı*) : [push_to_hub()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.utils.PushToHubMixin.push_to_hub) yöntemine iletilen ek anahtar kelime argümanları.

Bu işleyicinin (özellik çıkarıcı, belirteçleştirici...) özniteliklerini, [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/model_doc/wav2vec2#transformers.Wav2Vec2Processor.from_pretrained) yöntemiyle yeniden yüklenebilmesi için belirtilen dizinde kaydeder.

Bu sınıf metodu yalnızca [save_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/feature_extractor#transformers.FeatureExtractionMixin.save_pretrained) ve [save_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.save_pretrained) çağrılarını yapar. Daha fazla bilgi için yukarıdaki metodların dokümantasyon dizelerine (docstring) başvurun.

#### batch_decode[[transformers.DonutProcessor.batch_decode]]

```python
batch_decode(*args, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L2005)

Bu yöntem, tüm argümanlarını PreTrainedTokenizer'ın [batch_decode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.batch_decode) yöntemine iletir. Daha fazla bilgi için bu yöntemin docstring'ine başvurun.

#### decode[[transformers.DonutProcessor.decode]]

```python
decode(*args, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L2014)

Bu yöntem, tüm argümanlarını PreTrainedTokenizer'ın [decode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.decode) yöntemine iletir. Daha fazla bilgi için bu yöntemin docstring'ine başvurun.

## DonutSwinModel[[transformers.DonutSwinModel]]

#### transformers.DonutSwinModel[[transformers.DonutSwinModel]]

```python
transformers.DonutSwinModel(config: DonutSwinConfig, add_pooling_layer = True, use_mask_token = False)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/donut/modeling_donut_swin.py#L785)

**Parametreler:**

config ([DonutSwinConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/donut#transformers.DonutSwinConfig)) : 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.

add_pooling_layer (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Bir havuzlama katmanı eklenip eklenmeyeceği

use_mask_token (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Maskeli görüntü modelleme için bir maske jetonu kullanılıp kullanılmayacağı.

Üzerinde herhangi bir özel başlık olmadan ham gizli durumları (hidden-states) üreten çıplak Donut Swin 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.DonutSwinModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, bool_masked_pos: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, interpolate_pos_encoding: bool = False, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/donut/modeling_donut_swin.py#L809)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [DonutImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/donut#transformers.DonutImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [DonutImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın (`processor_class`, görüntü işleme için [DonutImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/donut#transformers.DonutImageProcessor) kullanır).

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor`, şekli `(batch_size, num_patches)`) : Boole maskeli konumlar. Hangi yamaların maskelendiğini (1) ve hangilerinin maskelenmediğini (0) belirtir.

output_attentions (`bool`, *isteğe bağlı*) : Tüm dikkat katmanlarının dikkat tensörlerinin döndürülüp döndürülmediğini belirtir. Daha fazla ayrıntı için döndürülen tensörler altındaki `attentions` bölümüne bakın.

output_hidden_states (`bool`, *isteğe bağlı*) : Tüm katmanların gizli durumlarının (hidden states) döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Daha fazla ayrıntı için döndürülen tensörler altındaki `hidden_states` bölümüne bakın.

interpolate_pos_encoding (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Ön eğitilmiş konum kodlamalarının interpolasyonunun yapılıp yapılmayacağını belirtir.

return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*) : Düz bir tuple yerine [ModelOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) döndürülecek mi?

**Dönüş:** `DonutSwinModelOutput` veya `tuple(torch.Tensor)`

A `DonutSwinModelOutput` veya bir `torch.Tensor` tuple'ı (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda), yapılandırmaya ([DonutSwinConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/donut#transformers.DonutSwinConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[DonutSwinModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/donut#transformers.DonutSwinModel) 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)`, *isteğe bağlı*) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`, *isteğe bağlı*, `add_pooling_layer=True` geçirildiğinde döndürülür) -- Son katman gizli durumunun ortalama havuzlaması.
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor, ...]`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  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) -- `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` biçiminde, her katman için bir adet içeren `torch.Tensor` demeti.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.
- **reshaped_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme çıktısı için bir tane + her aşamanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, hidden_size, height, width)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ile uzamsal boyutları içerecek şekilde yeniden şekillendirilmiş başlangıç gömme çıktıları.

## DonutSwinForImageClassification[[transformers.DonutSwinForImageClassification]]

#### transformers.DonutSwinForImageClassification[[transformers.DonutSwinForImageClassification]]

```python
transformers.DonutSwinForImageClassification(config: DonutSwinConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/donut/modeling_donut_swin.py#L881)

**Parametreler:**

config ([DonutSwinConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/donut#transformers.DonutSwinConfig)) : 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.

DonutSwin Model, [CLS] token'ının son gizli durumunun üzerine bir doğrusal katman eklenerek oluşturulan bir görüntü sınıflandırma başlığına sahip bir transformer'dır (ör. ImageNet için).

Modelin forward'ında `interpolate_pos_encoding` parametresini `True` olarak ayarlayarak, DonutSwin'in eğitimde kullanıldığından daha yüksek çözünürlüklü görseller üzerinde ince ayar yapılmasının mümkün olduğunu unutmayın. Bu işlem, önceden eğitilmiş konum gömme değerlerini (position embeddings) daha yüksek çözünürlüğe göre içsel olarak (interpolate) hesaplar.

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.DonutSwinForImageClassification.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, interpolate_pos_encoding: bool = False, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/donut/modeling_donut_swin.py#L896)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [DonutImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/donut#transformers.DonutImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [DonutImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın (`processor_class`, görüntü işleme için [DonutImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/donut#transformers.DonutImageProcessor) kullanır).

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

output_attentions (`bool`, *isteğe bağlı*) : Tüm dikkat katmanlarının dikkat tensörlerinin döndürülüp döndürülmediğini belirtir. Daha fazla ayrıntı için döndürülen tensörler altındaki `attentions` bölümüne bakın.

output_hidden_states (`bool`, *isteğe bağlı*) : Tüm katmanların gizli durumlarının (hidden states) döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Daha fazla ayrıntı için döndürülen tensörler altındaki `hidden_states` bölümüne bakın.

interpolate_pos_encoding (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Ön eğitilmiş konum kodlamalarının interpolasyonunun yapılıp yapılmayacağını belirtir.

return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*) : Düz bir tuple yerine [ModelOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) döndürülecek mi?

**Dönüş:** `DonutSwinImageClassifierOutput` veya `tuple(torch.Tensor)`

A `DonutSwinImageClassifierOutput` veya bir `torch.Tensor` tuple'ı (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda), yapılandırmaya ([DonutSwinConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/donut#transformers.DonutSwinConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[DonutSwinForImageClassification](/docs/transformers/main/tr/model_doc/donut#transformers.DonutSwinForImageClassification) 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` (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  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) -- `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` biçiminde, her katman için bir adet içeren `torch.Tensor` demeti.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.
- **reshaped_hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme çıktısı için bir tane + her aşamanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, hidden_size, height, width)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ile uzamsal boyutları içerecek şekilde yeniden şekillendirilmiş başlangıç gömme çıktıları.

Örnek:

```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor, DonutSwinForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

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

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("naver-clova-ix/donut-base")
>>> model = DonutSwinForImageClassification.from_pretrained("naver-clova-ix/donut-base")

>>> 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])
...
```