# Chinese-CLIP ## Genel Bakış Chinese-CLIP modeli, An Yang, Junshu Pan, Junyang Lin, Rui Men, Yichang Zhang, Jingren Zhou ve Chang Zhou tarafından [Chinese CLIP: Contrastive Vision-Language Pretraining in Chinese](https://huggingface.co/papers/2211.01335) makalesinde önerilmiştir. Chinese-CLIP, CLIP'in (Radford et al., 2021) büyük ölçekli bir Çin görsel-metin çiftleri veri seti üzerinde uygulanmasıdır. Çapraz modal geri getirme işlemlerini gerçekleştirebilir ve sıfır atışlı görsel sınıflandırma, açık alan nesne algılama gibi görsel görevler için bir görme omurgası olarak da kullanılabilir. Orijinal Chinese-CLIP kodu [bu bağlantıda](https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP) yayınlanmıştır. Makalenin özeti aşağıdaki gibidir: *CLIP'in (Radford ve ark., 2021) büyük başarısı, görme-dil ön eğitimi için kontrastif öğrenmenin araştırılmasını ve uygulanmasını teşvik etmiştir. Bu çalışmada, Çin dilinde görsel-metin çiftlerinden oluşan büyük ölçekli bir veri seti oluşturduk; verilerin çoğu kamuya açık veri setlerinden alınmıştır ve yeni veri setinde Çin CLIP modellerini ön eğittik. 77 milyondan 958 milyon parametreye kadar uzanan, birden fazla boyutta 5 Çin CLIP modeli geliştirdik. Ayrıca, model performansını artırmak için iki aşamalı bir ön eğitim yöntemi önerdik; bu yöntemde model önce dondurulmuş görsel kodlayıcıyla eğitilir, ardından tüm parametreler optimize edilerek eğitilir. Kapsamlı deneylerimiz, Çin CLIP'in sıfır atışlı öğrenme ve ince ayar kurulumlarında MUGE, Flickr30K-CN ve COCO-CN üzerinde son teknoloji performansını elde edebildiğini ve ELEVATER benchmark'ı (Li ve ark., 2022) üzerinden yapılan değerlendirmeye dayalı olarak sıfır atışlı görsel sınıflandırmada rekabetçi performans gösterebildiğini göstermektedir. Kodlarımız, ön eğitilmiş modellerimiz ve demolarımız yayımlanmıştır.* Chinese-CLIP modeli [OFA-Sys](https://huggingface.co/OFA-Sys) tarafından katkıda bulunmuştur. ## Kullanım örneği Aşağıdaki kod parçası, görüntü ve metin özellikleri ile benzerliklerin nasıl hesaplanacağını gösterir: ```python import requests from PIL import Image from transformers import ChineseCLIPModel, ChineseCLIPProcessor model = ChineseCLIPModel.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16", device_map="auto") processor = ChineseCLIPProcessor.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16") url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/pokemon.jpeg" image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) # Squirtle, Bulbasaur, Charmander, Pikachu in English texts = ["杰尼龟", "妙蛙种子", "小火龙", "皮卡丘"] # compute image feature inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device) image_features = model.get_image_features(**inputs) image_features = image_features / image_features.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True) # normalize # compute text features inputs = processor(text=texts, padding=True, return_tensors="pt").to(model.device) text_features = model.get_text_features(**inputs) text_features = text_features / text_features.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True) # normalize # compute image-text similarity scores inputs = processor(text=texts, images=image, return_tensors="pt", padding=True).to(model.device) outputs = model(**inputs) logits_per_image = outputs.logits_per_image # this is the image-text similarity score probs = logits_per_image.softmax(dim=1) # probs: [[1.2686e-03, 5.4499e-02, 6.7968e-04, 9.4355e-01]] ``` Şu anda 🤗 Hub'da önceden eğitilmiş Chinese-CLIP modellerinin şu ölçekleri mevcuttur: - [OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16](https://huggingface.co/OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16) - [OFA-Sys/chinese-clip-vit-large-patch14](https://huggingface.co/OFA-Sys/chinese-clip-vit-large-patch14) - [OFA-Sys/chinese-clip-vit-large-patch14-336px](https://huggingface.co/OFA-Sys/chinese-clip-vit-large-patch14-336px) - [OFA-Sys/chinese-clip-vit-huge-patch14](https://huggingface.co/OFA-Sys/chinese-clip-vit-huge-patch14) ## ChineseCLIPConfig[[transformers.ChineseCLIPConfig]] #### transformers.ChineseCLIPConfig[[transformers.ChineseCLIPConfig]] ```python transformers.ChineseCLIPConfig(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, text_config: dict | transformers.models.chinese_clip.configuration_chinese_clip.ChineseCLIPTextConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.models.chinese_clip.configuration_chinese_clip.ChineseCLIPVisionConfig | None = None, projection_dim: int | None = 512, logit_scale_init_value: float | int | None = 2.6592, initializer_factor: float | None = 1.0, initializer_range: float = 0.02) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/configuration_chinese_clip.py#L126) **Parametreler:** text_config (`Union[dict, ~models.chinese_clip.configuration_chinese_clip.ChineseCLIPTextConfig]`, *isteğe bağlı*) : Metin omurgasının yapılandırma nesnesi veya sözlüğü. vision_config (`Union[dict, ~models.chinese_clip.configuration_chinese_clip.ChineseCLIPVisionConfig]`, *isteğe bağlı*) : Görüntü omurgasının yapılandırma nesnesi veya sözlüğü. projection_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `512`) : Metin ve görme projeksiyon katmanlarının boyutluluğu. logit_scale_init_value (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `2.6592`) : *logit_scale* parametresinin başlangıç değeri. initializer_factor (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1.0`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan bir çarpan (1 olarak tutulmalıdır, başlatma testleri için dahili olarak kullanılır). initializer_range (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.02`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması. Bu, bir ChineseCLIPModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Chinese Clip modelinin örneklenmesi ve model mimarisinin tanımlanması için kullanılır. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneklendiğinde, [OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16](https://huggingface.co/OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16) modelinin yapılandırmasına benzer bir yapılandırma elde edilir. 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 ChineseCLIPConfig, ChineseCLIPModel >>> # Initializing a ChineseCLIPConfig with OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16 style configuration >>> configuration = ChineseCLIPConfig() >>> # Initializing a ChineseCLIPModel (with random weights) from the OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16 style configuration >>> model = ChineseCLIPModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config >>> # We can also initialize a ChineseCLIPConfig from a ChineseCLIPTextConfig and a ChineseCLIPVisionConfig >>> # Initializing a ChineseCLIPTextConfig and ChineseCLIPVisionConfig configuration >>> config_text = ChineseCLIPTextConfig() >>> config_vision = ChineseCLIPVisionConfig() >>> config = ChineseCLIPConfig(text_config=config_text, vision_config=config_vision) ``` ## ChineseCLIPTextConfig[[transformers.ChineseCLIPTextConfig]] #### transformers.ChineseCLIPTextConfig[[transformers.ChineseCLIPTextConfig]] ```python transformers.ChineseCLIPTextConfig(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, hidden_size: int = 768, intermediate_size: int = 3072, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, max_position_embeddings: int = 512, hidden_act: str = 'gelu', layer_norm_eps: float = 1e-12, initializer_range: float = 0.02, initializer_factor: float | None = 1.0, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | None = None, hidden_dropout_prob: float | int = 0.1, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.1, type_vocab_size: int = 2) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/configuration_chinese_clip.py#L31) **Parametreler:** vocab_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `30522`) : Modelin sözlük boyutu. `input_ids` tarafından temsil edilebilecek farklı token sayısını tanımlar. hidden_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `768`) : Gizli temsillerin boyutu. intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `3072`) : MLP temsil boyutu. num_hidden_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `12`) : Transformer decoder'ındaki gizli katman sayısı. num_attention_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `12`) : Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı. max_position_embeddings (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `512`) : Bu modelin kullanılabileceği maksimum dizi uzunluğu. hidden_act (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `gelu`) : Çözücüdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` vb. layer_norm_eps (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1e-12`) : Katman normalizasyonu katmanları tarafından kullanılan epsilon. initializer_range (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.02`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması. initializer_factor (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1.0`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan bir çarpan (1 olarak tutulmalıdır, başlatma testleri için dahili olarak kullanılır). pad_token_id (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0`) : Sözlükte dolgu için kullanılan token kimliği. bos_token_id (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0`) : Sözlükte akış başlangıcı için kullanılan token kimliği. eos_token_id (`int`, *isteğe bağlı*) : Sözlükte akış sonu için kullanılan token kimliği. hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.1`) : Gömme, kodlayıcı ve havuzlayıcıdaki tüm tam bağlı katmanlar için dropout olasılığı. attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.1`) : Dikkat olasılıkları için dropout oranı. type_vocab_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 2) : [ChineseCLIPModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPModel) çağrılırken geçirilen `token_type_ids` için sözlük boyutu. Bu, bir ChineseCLIPModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Chinese Clip modelinin örneklenmesi ve model mimarisinin tanımlanması için kullanılır. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneklendiğinde, [OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16](https://huggingface.co/OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16) modelinin yapılandırmasına benzer bir yapılandırma elde edilir. 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 ChineseCLIPTextConfig, ChineseCLIPTextModel >>> # Initializing a ChineseCLIPTextConfig with OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16 style configuration >>> configuration = ChineseCLIPTextConfig() >>> # Initializing a ChineseCLIPTextModel (with random weights) from the OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16 style configuration >>> model = ChineseCLIPTextModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## ChineseCLIPVisionConfig[[transformers.ChineseCLIPVisionConfig]] #### transformers.ChineseCLIPVisionConfig[[transformers.ChineseCLIPVisionConfig]] ```python transformers.ChineseCLIPVisionConfig(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, hidden_size: int = 768, intermediate_size: int = 3072, projection_dim: int = 512, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 224, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 32, hidden_act: str = 'quick_gelu', layer_norm_eps: float = 1e-05, attention_dropout: int | float | None = 0.0, initializer_range: float = 0.02, initializer_factor: float = 1.0) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/configuration_chinese_clip.py#L82) **Parametreler:** hidden_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `768`) : Gizli temsillerin boyutu. intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `3072`) : MLP temsil boyutu. projection_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `512`) : Metin ve görme projeksiyon katmanlarının boyutluluğu. num_hidden_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `12`) : Transformer decoder'ındaki gizli katman sayısı. num_attention_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `12`) : Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı. num_channels (`int`, *opsiyonel*, varsayılan `3`) : Girdi kanal sayısı. 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 `32`) : Her yamanın boyutu (çözünürlüğü). hidden_act (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `quick_gelu`) : Dekoderdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` vb. layer_norm_eps (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1e-05`) : Katman normalizasyonu katmanları tarafından kullanılan epsilon. attention_dropout (`Union[int, float]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Dikkat olasılıkları için dropout oranı. initializer_range (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.02`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması. initializer_factor (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1.0`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan bir çarpan (1 olarak tutulmalıdır, başlatma testleri için dahili olarak kullanılır). Bu, bir ChineseCLIPModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Chinese Clip modelinin örneklenmesi ve model mimarisinin tanımlanması için kullanılır. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneklendiğinde, [OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16](https://huggingface.co/OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16) modelinin yapılandırmasına benzer bir yapılandırma elde edilir. 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 ChineseCLIPVisionConfig, ChineseCLIPVisionModel >>> # Initializing a ChineseCLIPVisionConfig with OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16 style configuration >>> configuration = ChineseCLIPVisionConfig() >>> # Initializing a ChineseCLIPVisionModel (with random weights) from the OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16 style configuration >>> model = ChineseCLIPVisionModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## ChineseCLIPImageProcessor[[transformers.ChineseCLIPImageProcessor]] #### transformers.ChineseCLIPImageProcessor[[transformers.ChineseCLIPImageProcessor]] ```python transformers.ChineseCLIPImageProcessor(**kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/image_processing_chinese_clip.py#L22) **Parametreler:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : 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 `{'shortest_edge' : 224}`): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `False`) : 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*, varsayılan `{'height' : 224, 'width': 224}`): `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, varsayılan `3`) : 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 `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 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*, varsayılan `True`) : 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*, varsayılan `256`) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. -- Bir ChineseCLIPImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*): Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamaya dayanan ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*): Girdideki her görsel için kullanılacak görsel jeton sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. #### preprocess[[transformers.ChineseCLIPImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **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. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *isteğe bağlı*) : Ek görüntü benzeri girdiler için geliştirici bayrağı; bu girdiler de ön işleme tabi tutulacaktır. Girdileri kwarg olarak geçirmenin çalışmadığı durumlarda kullanın. Örneğin, `preprocess(images, masks=masks)` tercih edilen seçenektir ancak bazı modellerde argüman öncelik sorunlarına yol açar. Bu durumlarda bunun yerine `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` kullanılabilir. 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. **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. Bir görüntüyü veya bir görüntü grubunu ön işleme tabi tutun. ## ChineseCLIPImageProcessorPil[[transformers.ChineseCLIPImageProcessorPil]] #### transformers.ChineseCLIPImageProcessorPil[[transformers.ChineseCLIPImageProcessorPil]] ```python transformers.ChineseCLIPImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/image_processing_pil_chinese_clip.py#L22) **Parametreler:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : 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 `{'shortest_edge' : 224}`): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `False`) : 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*, varsayılan `{'height' : 224, 'width': 224}`): `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, varsayılan `3`) : 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 `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 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*, varsayılan `True`) : 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde 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. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. -- Bir ChineseCLIPImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*): Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamaya dayanan ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*): Girdideki her görsel için kullanılacak görsel jeton sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. #### preprocess[[transformers.ChineseCLIPImageProcessorPil.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **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. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *isteğe bağlı*) : Ek görüntü benzeri girdiler için geliştirici bayrağı; bu girdiler de ön işleme tabi tutulacaktır. Girdileri kwarg olarak geçirmenin çalışmadığı durumlarda kullanın. Örneğin, `preprocess(images, masks=masks)` tercih edilen seçenektir ancak bazı modellerde argüman öncelik sorunlarına yol açar. Bu durumlarda bunun yerine `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` kullanılabilir. 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. **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. Bir görüntüyü veya bir görüntü grubunu ön işleme tabi tutun. ## ChineseCLIPProcessor[[transformers.ChineseCLIPProcessor]] #### transformers.ChineseCLIPProcessor[[transformers.ChineseCLIPProcessor]] ```python transformers.ChineseCLIPProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, **kwargs) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/processing_chinese_clip.py#L23) **Parametreler:** image_processor (`ChineseCLIPImageProcessor`) : Görüntü işleyici zorunlu bir girdidir. tokenizer (`BertTokenizer`) : Tokenizer zorunlu bir girdidir. Bir görüntü işleyiciyi ve bir belirteç oluşturucuyu tek bir işleyicide birleştiren bir ChineseCLIPProcessor oluşturur. [ChineseCLIPProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPProcessor), [ChineseCLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPImageProcessor) ve [BertTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) sınıflarının tüm işlevlerini sunar. Daha fazla bilgi için [~ChineseCLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPImageProcessor) ve [~BertTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/lxmert#transformers.BertTokenizer) belgelerini inceleyin. #### __call__[[transformers.ChineseCLIPProcessor.__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, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L659) **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. videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`, *isteğe bağlı*) : Ön işleme tabi tutulacak video. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir video veya video grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan videoları geçiriyorsanız, `do_rescale=False` olarak ayarlayın. audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *isteğe bağlı*) : Hazırlanacak ses veya sesler grubu. Her ses, bir NumPy dizisi veya PyTorch tensörü olabilir. NumPy dizisi/PyTorch tensörü durumunda, her sesin şekli (C, T) olmalıdır; burada C kanal sayısı, T ise sesin örnek uzunluğudur. 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. ## ChineseCLIPModel[[transformers.ChineseCLIPModel]] #### transformers.ChineseCLIPModel[[transformers.ChineseCLIPModel]] ```python transformers.ChineseCLIPModel(config: ChineseCLIPConfig) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/modeling_chinese_clip.py#L814) **Parametreler:** config ([ChineseCLIPConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPConfig)) : 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 göz atın. Üzerinde herhangi bir özel başlık olmadan ham gizli durumları (hidden-states) üreten çıplak Çin Clip 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.ChineseCLIPModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, return_loss: bool | None = None, interpolate_pos_encoding: bool = False, **kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/modeling_chinese_clip.py#L910) **Parametreler:** input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. 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) pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [ChineseCLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [ChineseCLIPImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın ([ChineseCLIPProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPProcessor), görüntü işleme için [ChineseCLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPImageProcessor) kullanır). 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) token_type_ids (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdilerin ilk ve ikinci bölümlerini belirtmek için segment token dizinleri. Dizinler `[0, 1]` aralığından seçilir: - 0, *sentence A* token'ına karşılık gelir, - 1, *sentence B* token'ına karşılık gelir. [Token type ID'leri nelerdir?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir. [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids) return_loss (`bool`, *isteğe bağlı*) : Karşıtlık kaybının (contrastive loss) döndürülüp döndürülmeyeceği. interpolate_pos_encoding (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Ön eğitilmiş konum kodlamalarının interpolasyonunun yapılıp yapılmayacağını belirtir. **Dönüş:** `ChineseCLIPOutput` veya `tuple(torch.Tensor)` `ChineseCLIPOutput` veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya ([ChineseCLIPConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur. [ChineseCLIPModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPModel) 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*, `return_loss` `True` olduğunda döndürülür) -- Görsel-metin benzerliği için kontrastif kayıp. - **logits_per_image** (`torch.Tensor`, şekli `(image_batch_size, text_batch_size)`) -- `image_embeds` ile `text_embeds` arasındaki ölçekli nokta çarpımı puanları. Bu, görsel-metin benzerlik puanlarını temsil eder. - **logits_per_text** (`torch.Tensor`, şekli `(text_batch_size, image_batch_size)`) -- `text_embeds` ile `image_embeds` arasındaki ölçekli nokta çarpımı puanları. Bu, metin-görsel benzerlik puanlarını temsil eder. - **text_embeds** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, output_dim`) -- [ChineseCLIPTextModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPTextModel)'ün havuzlanmış çıktısına projeksiyon katmanının uygulanmasıyla elde edilen metin gömme değerleri. - **image_embeds** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, output_dim`) -- [ChineseCLIPVisionModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPVisionModel)'ün havuzlanmış çıktısına projeksiyon katmanının uygulanmasıyla elde edilen gömme değerleri. - **text_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling`, *isteğe bağlı*) -- [ChineseCLIPTextModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPTextModel)'ün çıktısı. - **vision_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling`, *isteğe bağlı*) -- [ChineseCLIPVisionModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPVisionModel)'ün çıktısı. Örnekler: ```python >>> import torch >>> from transformers import AutoProcessor, ChineseCLIPModel >>> from transformers.image_utils import load_image >>> model = ChineseCLIPModel.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16") >>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/pokemon.jpeg" >>> image = load_image(url) >>> inputs = processor(text=["杰尼龟", "妙蛙种子", "小火龙", "皮卡丘"], images=image, return_tensors="pt", padding=True) >>> with torch.inference_mode(): ... outputs = model(**inputs) >>> logits_per_image = outputs.logits_per_image # this is the image-text similarity score >>> probs = logits_per_image.softmax(dim=1) # we can take the softmax to get the label probabilities ``` #### get_text_features[[transformers.ChineseCLIPModel.get_text_features]] ```python get_text_features(input_ids: Tensor, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/modeling_chinese_clip.py#L834) **Parametreler:** input_ids (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`) : 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) token_type_ids (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdilerin ilk ve ikinci bölümlerini belirtmek için segment token dizinleri. Dizinler `[0, 1]` aralığından seçilir: - 0, *sentence A* token'ına karşılık gelir, - 1, *sentence B* token'ına karşılık gelir. [Token type ID'leri nelerdir?](../glossary#token-type-ids) 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:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda), yapılandırmaya ([ChineseCLIPConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi. - **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir. - **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 >>> import torch >>> from transformers import AutoTokenizer, ChineseCLIPModel >>> model = ChineseCLIPModel.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16") >>> inputs = tokenizer(["杰尼龟", "妙蛙种子", "小火龙", "皮卡丘"], padding=True, return_tensors="pt") >>> with torch.inference_mode(): ... text_features = model.get_text_features(**inputs) >>> text_features = text_features / text_features.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True) ``` #### get_image_features[[transformers.ChineseCLIPModel.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, interpolate_pos_encoding: bool = False, **kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/modeling_chinese_clip.py#L871) **Parametreler:** pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [ChineseCLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [ChineseCLIPImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın ([ChineseCLIPProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPProcessor), görüntü işleme için [ChineseCLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPImageProcessor) kullanır). interpolate_pos_encoding (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Ön eğitilmiş konum kodlamalarının interpolasyonunun yapılıp yapılmayacağını belirtir. **Dönüş:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda), yapılandırmaya ([ChineseCLIPConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi. - **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir. - **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 >>> import torch >>> from transformers import AutoProcessor, ChineseCLIPModel >>> from transformers.image_utils import load_image >>> model = ChineseCLIPModel.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16") >>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/pokemon.jpeg" >>> image = load_image(url) >>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt") >>> with torch.inference_mode(): ... image_features = model.get_image_features(**inputs) >>> image_features = image_features / image_features.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True) ``` ## ChineseCLIPTextModel[[transformers.ChineseCLIPTextModel]] #### transformers.ChineseCLIPTextModel[[transformers.ChineseCLIPTextModel]] ```python transformers.ChineseCLIPTextModel(config: ChineseCLIPTextConfig, add_pooling_layer = True) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/modeling_chinese_clip.py#L710) **Parametreler:** config ([ChineseCLIPTextConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPTextConfig)) : 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 göz atın. add_pooling_layer (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Bir havuzlama katmanı eklenip eklenmeyeceği CHINESE_CLIP'ten herhangi bir üstte başlık veya projeksiyon olmadan metin 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.ChineseCLIPTextModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/modeling_chinese_clip.py#L733) **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) token_type_ids (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdilerin ilk ve ikinci bölümlerini belirtmek için segment token dizinleri. Dizinler `[0, 1]` aralığından seçilir: - 0, *sentence A* token'ına karşılık gelir, - 1, *sentence B* token'ına karşılık gelir. [Token type ID'leri nelerdir?](../glossary#token-type-ids) 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) 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. **Dönüş:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda), yapılandırmaya ([ChineseCLIPConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur. [ChineseCLIPTextModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPTextModel) 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. - **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir. - **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, ChineseCLIPTextModel >>> model = ChineseCLIPTextModel.from_pretrained("openai/chinese_clip-vit-base-patch32") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/chinese_clip-vit-base-patch32") >>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="pt") >>> outputs = model(**inputs) >>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state >>> pooled_output = outputs.pooler_output # pooled (EOS token) states ``` ## ChineseCLIPVisionModel[[transformers.ChineseCLIPVisionModel]] #### transformers.ChineseCLIPVisionModel[[transformers.ChineseCLIPVisionModel]] ```python transformers.ChineseCLIPVisionModel(config: ChineseCLIPVisionConfig) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/modeling_chinese_clip.py#L639) **Parametreler:** config ([ChineseCLIPVisionConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPVisionConfig)) : 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. CHINESE_CLIP'ten herhangi bir başlık veya projeksiyon olmadan gelen görme 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.ChineseCLIPVisionModel.forward]] ```python forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, interpolate_pos_encoding: bool | None = False, **kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/chinese_clip/modeling_chinese_clip.py#L655) **Parametreler:** pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [ChineseCLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [ChineseCLIPImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın ([ChineseCLIPProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPProcessor), görüntü işleme için [ChineseCLIPImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPImageProcessor) kullanır). interpolate_pos_encoding (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Ön eğitilmiş konum kodlamalarının interpolasyonunun yapılıp yapılmayacağını belirtir. **Dönüş:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda), yapılandırmaya ([ChineseCLIPConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur. [ChineseCLIPVisionModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/chinese_clip#transformers.ChineseCLIPVisionModel) 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. - **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir. - **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 huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> from PIL import Image >>> from transformers import CLIPProcessor, ChineseCLIPVisionModel >>> model = ChineseCLIPVisionModel.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16") >>> processor = CLIPProcessor.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16") >>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/pokemon.jpeg" >>> with httpx.stream("GET", url) as response: ... image = Image.open(BytesIO(response.read())) >>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt") >>> outputs = model(**inputs) >>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state >>> pooled_output = outputs.pooler_output # pooled CLS states ```