Transformers 4.37 中文文档（十六）

2024-06-26 15:13:08 浏览数 (2)

原文：huggingface.co/docs/transformers

模型输出

原文链接：huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/main_classes/output

所有模型的输出都是 ModelOutput 的子类实例。这些是包含模型返回的所有信息的数据结构，但也可以用作元组或字典。

让我们看一个示例：

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from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0)  # Batch size 1
outputs = model(**inputs, labels=labels)

outputs 对象是一个 SequenceClassifierOutput，正如我们在下面该类的文档中所看到的，它包含一个可选的 loss，一个 logits，一个可选的 hidden_states 和一个可选的 attentions 属性。这里我们有 loss，因为我们传递了 labels，但是我们没有 hidden_states 和 attentions，因为我们没有传递 output_hidden_states=True 或 output_attentions=True。

当传递 output_hidden_states=True 时，您可以期望 outputs.hidden_states[-1] 与 outputs.last_hidden_states 完全匹配。然而，并非总是如此。当返回最后隐藏状态时，一些模型会应用归一化或后续处理。

您可以像通常一样访问每个属性，如果该属性未被模型返回，您将得到 None。例如，在这里 outputs.loss 是模型计算的损失，而 outputs.attentions 是 None。

将我们的 outputs 对象视为元组时，只考虑那些没有 None 值的属性。例如，在这里，它有两个元素，loss 然后 logits，所以

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outputs[:2]

例如，将返回元组 (outputs.loss, outputs.logits)。

将我们的 outputs 对象视为字典时，只考虑那些没有 None 值的属性。例如，在这里，它有两个键，即 loss 和 logits。

我们在这里记录了被多个模型类型使用的通用模型输出。特定的输出类型在其相应的模型页面上有文档。

ModelOutput

class transformers.utils.ModelOutput

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( *args **kwargs )

作为数据类的所有模型输出的基类。具有 __getitem__，允许按整数或切片（如元组）或字符串（如字典）进行索引，将忽略 None 属性。否则，行为类似于常规的 Python 字典。

你不能直接解包一个 ModelOutput。在转换之前使用 to_tuple() 方法将其转换为元组。

to_tuple

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( )

将自身转换为包含所有不是 None 的属性/键的元组。

BaseModelOutput

class transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput

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( last_hidden_state: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的隐藏状态序列。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor 元组。 模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选的, 当output_attentions=True被传递或者当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，具有潜在的隐藏状态和注意力。

BaseModelOutputWithPooling

class transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling

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( last_hidden_state: FloatTensor = None pooler_output: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor`) — 模型最后一层的隐藏状态序列。
  • pooler_output (形状为(batch_size, hidden_size)的torch.FloatTensor`) — 经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后，序列中第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态。例如，对于 BERT 系列模型，这返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选的, 当output_hidden_states=True被传递或者当config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个，加上每层的一个）。 模型在每一层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选的, 当output_attentions=True被传递或者当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，还包含最后隐藏状态的池化。

BaseModelOutputWithCrossAttentions

class transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithCrossAttentions

来源

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( last_hidden_state: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor`) — 模型最后一层的隐藏状态序列。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选的, 当output_hidden_states=True被传递或者当config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个，加上每层的一个）。 模型在每一层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选的, 当output_attentions=True被传递或者当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选的, 当output_attentions=True和config.add_cross_attention=True被传递或者当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，具有潜在的隐藏状态和注意力。

BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

class transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

<来源>

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( last_hidden_state: FloatTensor = None pooler_output: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None past_key_values: Optional = None attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的输出的隐藏状态序列。
  • pooler_output (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态（经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后）的输出。例如，对于 BERT 系列模型，这返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层的权重是从预训练期间的下一个句子预测（分类）目标中训练的。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选的，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回） — 元组的torch.FloatTensor（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出 每一层的输出）的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。 模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选的，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor的元组（每层一个）。 注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选的，当传递output_attentions=True和config.add_cross_attention=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor的元组（每层一个）。 解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 可选的，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回） — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)的元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，如果config.is_encoder_decoder=True还有 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及如果config.is_encoder_decoder=True在交叉注意力块中）可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。

模型输出的基类，还包含最后隐藏状态的池化。

BaseModelOutputWithPast

class transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast

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( last_hidden_state: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的输出的隐藏状态序列。 如果使用past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。
  • past_key_values（tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）- 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，如果config.is_encoder_decoder=True还有 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及在交叉注意力块中如果config.is_encoder_decoder=True的情况下）可以用来加速顺序解码。
  • hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）- 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出 每层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，可能还包含过去的键/值（用于加速顺序解码）。

BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

class transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

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( last_hidden_state: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor）- 模型最后一层输出的隐藏状态序列。 如果使用past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。
  • past_key_values（tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）- 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，如果config.is_encoder_decoder=True还有 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及在交叉注意力块中如果config.is_encoder_decoder=True的情况下）可以用来加速顺序解码。
  • hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）- 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出 每层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当output_attentions=True和config.add_cross_attention=True被传递或者当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，可能还包含过去的键/值（用于加速顺序解码）。

Seq2SeqModelOutput

class transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput

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( last_hidden_state: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型解码器最后一层的隐藏状态序列。 如果使用past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后隐藏状态。
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), optional, 当use_cache=True被传递或者当config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。
  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当output_hidden_states=True被传递或者当config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入层的输出加上每层的输出）。 解码器在每一层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当output_attentions=True被传递或者当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当output_attentions=True被传递或者当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，optional) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当output_hidden_states=True被传递或者当config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入层的输出加上每层的输出）。 编码器在每一层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当output_attentions=True被传递或者当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 后使用，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型编码器输出的基类，还包含：预先计算的隐藏状态，可以加速顺序解码。

CausalLMOutput

class transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput

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( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记的预测）。
  • logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的输出 每层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

因果语言模型（或自回归）输出的基类。

CausalLMOutputWithCrossAttentions

class transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions

<来源>

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( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记的预测）。
  • logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的输出 每层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 交叉注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的torch.FloatTensor元组，每个元组包含自注意力和交叉注意力层的缓存键、值状态，如果模型用于编码器-解码器设置，则相关。仅在config.is_decoder = True时相关。 包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。

因果语言模型（或自回归）输出的基类。

CausalLMOutputWithPast

class transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失（用于下一个标记的预测）。
  • logits（形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  • past_key_values（tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）— 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量） 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。
  • hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出 每层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

因果语言模型（或自回归）输出的基类。

MaskedLMOutput

class transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput

<来源>

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( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 掩码语言建模（MLM）损失。
  • logits（形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出 每层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

掩码语言模型输出的基类。

Seq2SeqLMOutput

class transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失。
  • logits（形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前的每个词汇标记的分数）。
  • past_key_values（tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）— 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，以及 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
  • decoder_hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个 每层输出的一个）。 每层解码器的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • decoder_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state（torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选）— 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个 每层输出的一个）。 每层编码器的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • encoder_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于序列到序列语言模型输出的基类。

NextSentencePredictorOutput

class transformers.modeling_outputs.NextSentencePredictorOutput

来源

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( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss（torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供next_sentence_label时返回）— 下一个序列预测（分类）损失。
  • logits（形状为(batch_size, 2)的torch.FloatTensor）— 下一个序列预测（分类）头的预测分数（SoftMax 之前的 True/False 延续分数）。
  • hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个 每层的输出）。 模型每层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

预测两个句子是否连续的模型输出的基类。

SequenceClassifierOutput

class transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，在提供labels时返回）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。
  • logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax 之前）。
  • hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个 每层的输出）。 模型每层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

句子分类模型输出的基类。

Seq2SeqSequenceClassifierOutput

class transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，在提供label时返回）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。
  • logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor）— 分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax 之前）。
  • past_key_values（tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）— 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（见past_key_values输入）。
  • decoder_hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个 每层的输出）。 每层解码器的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选的，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选的，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选的) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选的, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层， 一个用于每一层的输出）。 每层编码器的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选的，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

序列到序列句子分类模型输出的基类。

MultipleChoiceModelOutput

class transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为*(1,)*，可选的，当提供labels时返回) — 分类损失。
  • logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_choices)) — num_choices是输入张量的第二维度。（参见上面的input_ids）。 分类得分（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选的，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入层的输出，如果模型有嵌入层， 一个用于每一层的输出）。 模型每一层的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选的，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

多选模型输出的基类。

TokenClassifierOutput

class transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选的，当提供labels时返回) — 分类损失。
  • logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — 分类得分（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出和每层输出的总和）。 模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于标记分类模型输出的基类。

QuestionAnsweringModelOutput

class transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput

< source >

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( loss: Optional = None start_logits: FloatTensor = None end_logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供labels时返回) — 总跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。
  • start_logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 跨度起始得分（SoftMax 之前）。
  • end_logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 跨度结束得分（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出和每层输出的总和）。 模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于问答模型输出的基类。

Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

class transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

< source >

代码语言：javascript复制
( loss: Optional = None start_logits: FloatTensor = None end_logits: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供labels时返回) — 总跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。
  • start_logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 跨度起始得分（SoftMax 之前）。
  • end_logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 跨度结束得分（SoftMax 之前）。
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), optional, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个 每个层的输出的一个）。 每层解码器的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个 每个层的输出的一个）。 每层编码器的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于序列到序列问答模型输出的基类。

Seq2SeqSpectrogramOutput

class transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSpectrogramOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: Optional = None spectrogram: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选, 当提供labels时返回) — 频谱生成损失。
  • spectrogram (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, num_bins)) — 预测的频谱图。
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), 可选, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个 每个层的输出的一个）。 每层解码器的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层的输出的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个 每一层的输出的一个）。 每一层输出的编码器的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于序列到序列频谱图输出的基类。

SemanticSegmenterOutput

class transformers.modeling_outputs.SemanticSegmenterOutput

< source >

代码语言：javascript复制
( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选, 当提供labels时返回) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。
  • logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)) — 每个像素的分类分数。 返回的 logits 不一定与传入的pixel_values大小相同。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。您应该始终检查您的 logits 形状并根据需要调整大小。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, patch_size, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个 每一层的输出的一个）。 模型在每一层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。 注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于语义分割模型输出的基类。

ImageClassifierOutput

class transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput

< source >

代码语言：javascript复制
( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。
  • logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组。模型在每个阶段输出的隐藏状态（也称为特征图）。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor元组。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

图像分类模型输出的基类。

ImageClassifierOutputWithNoAttention

class transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。
  • logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, num_channels, height, width)的torch.FloatTensor元组。模型在每个阶段输出的隐藏状态（也称为特征图）。

图像分类模型输出的基类。

DepthEstimatorOutput

class transformers.modeling_outputs.DepthEstimatorOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: Optional = None predicted_depth: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。
  • predicted_depth (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, height, width)) — 每个像素的预测深度。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, num_channels, height, width)的torch.FloatTensor元组。 模型在每个层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor元组。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

深度估计模型输出的基类。

Wav2Vec2BaseModelOutput

class transformers.modeling_outputs.Wav2Vec2BaseModelOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( last_hidden_state: FloatTensor = None extract_features: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
  • extract_features (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, conv_dim[-1])) — 模型最后一个卷积层提取的特征向量序列。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每一层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每一层一个）。 注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于使用 Wav2Vec2 损失目标进行训练的模型的基类。

XVectorOutput

class transformers.modeling_outputs.XVectorOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: Optional = None logits: FloatTensor = None embeddings: FloatTensor = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类损失。
  • logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, config.xvector_output_dim)) — AMSoftmax 之前的分类隐藏状态。
  • embeddings (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, config.xvector_output_dim)) — 用于基于向量相似性检索的话语嵌入。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每一层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每一层一个）。 注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

Wav2Vec2ForXVector 的输出类型。

Seq2SeqTSModelOutput

class transformers.modeling_outputs.Seq2SeqTSModelOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( last_hidden_state: FloatTensor = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None loc: Optional = None scale: Optional = None static_features: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型解码器最后一层的隐藏状态序列。 如果使用了past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后隐藏状态。
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入层的输出 每层的输出）的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。 解码器在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — torch.FloatTensor元组（每层一个）的形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — torch.FloatTensor元组（每层一个）的形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。 解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入层的输出 每层的输出）的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。 编码器在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — torch.FloatTensor元组（每层一个）的形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • loc (torch.FloatTensor of shape (batch_size,) or (batch_size, input_size), optional) — 每个时间序列上下文窗口的偏移值，用于给模型输入相同数量级的输入，然后用于将其偏移回原始数量级。
  • scale (torch.FloatTensor of shape (batch_size,) or (batch_size, input_size), optional) — 每个时间序列上下文窗口的缩放值，用于给模型输入相同数量级的输入，然后用于将其重新缩放回原始数量级。
  • static_features (torch.FloatTensor of shape (batch_size, feature size), optional) — 每个时间序列在批处理中的静态特征，在推断时复制到协变量中。

时间序列模型编码器输出的基类，还包含可以加速顺序解码的预计算隐藏状态。

Seq2SeqTSPredictionOutput

class transformers.modeling_outputs.Seq2SeqTSPredictionOutput

<来源>

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( loss: Optional = None params: Optional = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None loc: Optional = None scale: Optional = None static_features: Optional = None )

参数

  • loss (torch.FloatTensor of shape (1,), optional, 当提供future_values时返回) — 分布损失。
  • params (torch.FloatTensor of shape (batch_size, num_samples, num_params)) — 所选分布的参数。
  • past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), optional, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。
  • decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组。 解码器每一层的输出隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组。 解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，optional) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组。 编码器每一层的输出隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • loc (torch.FloatTensor，形状为(batch_size,)或(batch_size, input_size)，optional) — 每个时间序列上下文窗口的偏移值，用于给模型输入相同数量级的值，然后用于将其偏移回原始数量级。
  • scale (torch.FloatTensor，形状为(batch_size,)或(batch_size, input_size)，optional) — 每个时间序列上下文窗口的缩放值，用于给模型输入相同数量级的值，然后用于将其重新缩放回原始数量级。
  • static_features (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, feature size)，optional) — 每个时间序列批次的静态特征，在推断时复制到协变量中。

时间序列模型解码器输出的基类，还包含损失以及所选分布的参数。

SampleTSPredictionOutput

class transformers.modeling_outputs.SampleTSPredictionOutput

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( sequences: FloatTensor = None )

参数

  • sequences (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_samples, prediction_length)或(batch_size, num_samples, prediction_length, input_size)) — 从选择的分布中抽样的值。

时间序列模型预测输出的基类，包含从选择的分布中抽样的值。

TFBaseModelOutput

class transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutput

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( last_hidden_state: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • last_hidden_state (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的隐藏状态序列。
  • hidden_states (tuple(tf.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回） — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入输出 一个用于每一层的输出）。 模型每一层的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每一层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，具有潜在的隐藏状态和注意力。

TFBaseModelOutputWithPooling

class transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPooling

<来源>

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( last_hidden_state: tf.Tensor = None pooler_output: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • last_hidden_state (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的隐藏状态序列。
  • pooler_output (tf.Tensor，形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，进一步由线性层和 Tanh 激活函数处理。线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。 这个输出通常不是输入语义内容的好摘要，通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回） — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入输出 一个用于每一层的输出）。 模型每一层的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每一层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，还包含最后隐藏状态的汇聚。

TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

class transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

<来源>

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( last_hidden_state: tf.Tensor = None pooler_output: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None cross_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • last_hidden_state (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的隐藏状态序列。
  • pooler_output (tf.Tensor，形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，经过线性层和 Tanh 激活函数进一步处理。线性层的权重在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练。 该输出通常不是输入语义内容的良好摘要，通常最好对整个输入序列的隐藏状态序列进行平均或池化。
  • past_key_values (List[tf.Tensor], optional, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tf.Tensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)。 包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每一层的输出）。 模型每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(tf.Tensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每一层一个）。 在自注意力头中使用注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(tf.Tensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每一层一个）。 在解码器的交叉注意力层中使用注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，还包含最后隐藏状态的池化。

TFBaseModelOutputWithPast

class transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPast

<来源>

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( last_hidden_state: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • last_hidden_state (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的隐藏状态序列。 如果使用past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后隐藏状态。
  • past_key_values (List[tf.Tensor], optional, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tf.Tensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)。 包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每一层的输出）。 模型每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(tf.Tensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每一层一个）。 在自注意力头中使用注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算加权平均值。

模型输出的基类，可能还包含过去的键/值（用于加速顺序解码）。

TFBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

class transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

<来源>

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( last_hidden_state: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None cross_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • last_hidden_state（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor）- 模型最后一层的隐藏状态序列。 如果仅使用past_key_values，则输出序列的最后一个隐藏状态的形状为(batch_size, 1, hidden_size)。
  • past_key_values（List[tf.Tensor]，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）- 长度为config.n_layers的tf.Tensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)。 包含预计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。
  • hidden_states（tuple(tf.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）- 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • attentions（tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions（tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每层一个）。 解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，可能还包含过去的键/值（用于加速顺序解码）。

TFSeq2SeqModelOutput

class transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqModelOutput

<来源>

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( last_hidden_state: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None decoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None decoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None cross_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_last_hidden_state: tf.Tensor | None = None encoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • last_hidden_state（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor）- 模型解码器最后一层的隐藏状态序列。 如果仅使用past_key_values，则输出序列的最后一个隐藏状态的形状为(batch_size, 1, hidden_size)。
  • past_key_values（List[tf.Tensor]，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）- 长度为config.n_layers的tf.Tensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)。 包含解码器的预计算隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。
  • decoder_hidden_states（tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）- 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每层的输出）。 解码器在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • decoder_attentions（tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每个层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 模型编码器在每个层的输出以及初始嵌入输出的隐藏状态。
  • encoder_attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每个层一个）。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型编码器输出的基类，还包含：可以加速顺序解码的预先计算的隐藏状态。

TFCausalLMOutput

class transformers.modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutput

<来源>

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( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (tf.Tensor，形状为(n,)，可选, 当提供labels时返回，其中 n 是非掩码标签的数量) — 语言建模损失（用于下一个标记的预测）。
  • logits (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 模型在每个层的输出以及初始嵌入输出的隐藏状态。
  • attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每个层一个）。 注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

因果语言模型（或自回归）输出的基类。

TFCausalLMOutputWithCrossAttentions

class transformers.modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithCrossAttentions

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None cross_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (tf.Tensor，形状为(n,)，可选, 当提供labels时返回，其中 n 是非掩码标签的数量) — 语言建模损失（用于下一个标记的预测）。
  • logits (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 模型在每个层的输出以及初始嵌入输出的隐藏状态。
  • attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每个层一个）。 注意力权重在注意力 SoftMax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每个层一个）。 解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 SoftMax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • past_key_values (List[tf.Tensor], 可选, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tf.Tensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)。 包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。

用于因果语言模型（或自回归）输出的基类。

TFCausalLMOutputWithPast

class transformers.modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithPast

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (tf.Tensor of shape (n,), 可选, 其中 n 是非掩码标签的数量，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。
  • logits (tf.Tensor of shape (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头部的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  • past_key_values (List[tf.Tensor], 可选, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tf.Tensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)。 包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 每个层输出的模型隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每个层一个）。 注意力权重在注意力 SoftMax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于因果语言模型（或自回归）输出的基类。

TFMaskedLMOutput

class transformers.modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (tf.Tensor of shape (n,), 可选, 其中 n 是非掩码标签的数量，当提供labels时返回) — 掩码语言建模（MLM）损失。
  • logits (tf.Tensor of shape (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头部的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每层一个）。 注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

掩码语言模型输出的基类。

TFSeq2SeqLMOutput

class transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqLMOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None decoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None decoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None cross_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_last_hidden_state: tf.Tensor | None = None encoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (tf.Tensor，形状为(n,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失。
  • logits (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  • past_key_values (List[tf.Tensor]，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tf.Tensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)。 包含解码器的预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
  • decoder_hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 解码器在每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • decoder_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(tf.Tensor), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每层一个）。 解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 编码器在每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • encoder_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每层一个）。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于序列到序列语言模型输出的基类。

TFNextSentencePredictorOutput

class transformers.modeling_tf_outputs.TFNextSentencePredictorOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss（形状为(n,)的tf.Tensor，可选，其中 n 是未屏蔽标签的数量，当提供next_sentence_label时返回）- 下一个句子预测损失。
  • logits（形状为(batch_size, 2)的tf.Tensor）- 下一个序列预测（分类）头的预测分数（SoftMax 之前的 True/False 连续性分数）。
  • hidden_states（tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）- 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 每一层模型的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
  • attentions（tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每层一个）。 注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，用于预测两个句子是否连续。

TFSequenceClassifierOutput

class transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss（形状为(batch_size,)的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回）- 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。
  • logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的tf.Tensor）- 分类（如果config.num_labels==1则为回归）分数（SoftMax 之前）。
  • hidden_states（tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）- 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 每一层模型的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
  • attentions（tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每层一个）。 注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

句子分类模型输出的基类。

TFSeq2SeqSequenceClassifierOutput

class transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqSequenceClassifierOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None decoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None decoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None cross_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_last_hidden_state: tf.Tensor | None = None encoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss（形状为(1,)的tf.Tensor，可选，当提供label时返回）- 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。
  • logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的tf.Tensor）- 分类（如果config.num_labels==1则为回归）分数（SoftMax 之前）。
  • past_key_values（List[tf.Tensor]，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）- 长度为config.n_layers的tf.Tensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)。 包含解码器的预计算隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
  • decoder_hidden_states（tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）- 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 每一层解码器的隐藏状态，加上初始嵌入输出。
  • decoder_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每一层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每一层一个）。
  • encoder_last_hidden_state (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回） — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每一层的输出）。 编码器在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • encoder_attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每一层一个）。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

序列到序列句子分类模型输出的基类。

TFMultipleChoiceModelOutput

class transformers.modeling_tf_outputs.TFMultipleChoiceModelOutput

<来源>

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( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (tf.Tensor，形状为*(batch_size,)*，可选，当提供labels时返回） — 分类损失。
  • logits (tf.Tensor，形状为(batch_size, num_choices)) — num_choices是输入张量的第二维度。（参见上面的input_ids）。 分类得分（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回） — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每一层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每一层一个）。 注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

多选模型输出的基类。

TFTokenClassifierOutput

class transformers.modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput

<来源>

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( loss: tf.Tensor | None = None logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (tf.Tensor，形状为(n,)，可选，其中 n 是未屏蔽标签的数量，当提供labels时返回） — 分类损失。
  • logits (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — 分类得分（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回） — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每一层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(tf.Tensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每个层一个）。 在自注意力头中用于计算加权平均值的注意力权重。

用于标记分类模型输出的基类。

TFQuestionAnsweringModelOutput

class transformers.modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput

<来源>

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( loss: tf.Tensor | None = None start_logits: tf.Tensor = None end_logits: tf.Tensor = None hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (形状为(batch_size, )的tf.Tensor, *optional*, 当提供start_positions和end_positions`时返回) — 总跨度提取损失是开始和结束位置的交叉熵之和。
  • start_logits (形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor`) — 跨度开始得分（SoftMax 之前）。
  • end_logits (形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor`) — 跨度结束得分（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(tf.Tensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(tf.Tensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每个层一个）。 在自注意力头中用于计算加权平均值的注意力权重。

用于问答模型输出的基类。

TFSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

class transformers.modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( loss: tf.Tensor | None = None start_logits: tf.Tensor = None end_logits: tf.Tensor = None past_key_values: List[tf.Tensor] | None = None decoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None decoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_last_hidden_state: tf.Tensor | None = None encoder_hidden_states: Tuple[tf.Tensor] | None = None encoder_attentions: Tuple[tf.Tensor] | None = None )

参数

  • loss (形状为(1,)的tf.Tensor, *optional*, 当提供labels`时返回) — 总跨度提取损失是开始和结束位置的交叉熵之和。
  • start_logits (形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor`) — 跨度开始得分（SoftMax 之前）。
  • end_logits (形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor`) — 跨度结束得分（SoftMax 之前）。
  • past_key_values (List[tf.Tensor], optional, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tf.Tensor列表，每个张量形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)。 包含解码器预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
  • decoder_hidden_states (tuple(tf.Tensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 解码器在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • decoder_attentions (tuple(tf.Tensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每个层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state (形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor`, optional) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(tf.Tensor)，optional，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 编码器在每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • encoder_attentions (tuple(tf.Tensor)，optional，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor元组（每层一个）。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于序列到序列问答模型输出的基类。

FlaxBaseModelOutput

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( last_hidden_state: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的隐藏状态序列输出。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray)，optional，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(jnp.ndarray)，optional，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，具有潜在的隐藏状态和注意力。

replace

<来源>

代码语言：javascript复制
( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxBaseModelOutputWithPast

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPast

<来源>

代码语言：javascript复制
( last_hidden_state: Array = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的隐藏状态序列输出。
  • past_key_values (Dict[str, jnp.ndarray]) — 预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值）的字典，可用于快速自回归解码。预先计算的键和值隐藏状态的形状为*[batch_size, max_length]*。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray)，optional，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(jnp.ndarray), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，具有潜在的隐藏状态和注意力。

replace

<来源>

代码语言：javascript复制
( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxBaseModelOutputWithPooling

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling

<来源>

代码语言：javascript复制
( last_hidden_state: Array = None pooler_output: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray）- 模型最后一层的隐藏状态序列。
  • pooler_output（形状为(batch_size, hidden_size)的jnp.ndarray）- 序列的第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，进一步由线性层和 Tanh 激活函数处理。线性层的权重是通过预训练期间的下一个句子预测（分类）目标进行训练的。
  • hidden_states（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）- 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • attentions（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，还包含最后隐藏状态的池化。

replace

<来源>

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( **updates )

返回一个新对象，用新值替换指定的字段。

FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

<来源>

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( last_hidden_state: Array = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray）- 模型最后一层的隐藏状态序列。 如果使用past_key_values，则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。
  • past_key_values（tuple(tuple(jnp.ndarray))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）- 长度为config.n_layers的tuple(jnp.ndarray)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，如果config.is_encoder_decoder=True还有 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及可选地在交叉注意力块中，如果config.is_encoder_decoder=True）可以使用（参见past_key_values输入）以加速顺序解码的基类。
  • hidden_states（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）- 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • attentions（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(jnp.ndarray), optional, 当传递output_attentions=True和config.add_cross_attention=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每个层一个）。 解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。

模型输出的基类，可能还包含过去的键/值（用于加速顺序解码）。

replace

<来源>

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( **updates )

“返回一个新对象，用新值替换指定字段。

FlaxSeq2SeqModelOutput

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqModelOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( last_hidden_state: Array = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • last_hidden_state (jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型解码器最后一层的隐藏状态序列。 如果仅使用past_key_values，则输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。
  • past_key_values (tuple(tuple(jnp.ndarray)), optional, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(jnp.ndarray)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
  • decoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 解码器在每一层的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • decoder_attentions (tuple(jnp.ndarray), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每个层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(jnp.ndarray), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每个层一个）。 解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state (jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，optional) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 编码器在每一层的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • encoder_attentions (tuple(jnp.ndarray), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每个层一个）。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

模型编码器输出的基类，还包含：预先计算的隐藏状态，可加速顺序解码。

replace

<来源>

代码语言：javascript复制
( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions

<来源>

代码语言：javascript复制
( logits: Array = None past_key_values: Optional = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选的，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 模型在每个层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选的，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每个层一个）。 自注意力头中的注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选的，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每个层一个）。 交叉注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • past_key_values (tuple(tuple(jnp.ndarray)), 可选的，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）— 长度为config.n_layers的jnp.ndarray元组的元组，每个元组包含自注意力和交叉注意力层的缓存键、值状态。仅在config.is_decoder = True时相关。 包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。

因果语言模型（或自回归）输出的基类。

replace

<来源>

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( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxMaskedLMOutput

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxMaskedLMOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( logits: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选的，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 模型在每个层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选的，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每个层一个）。 注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

掩码语言模型输出的基类。

replace

<来源>

代码语言：javascript复制
( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxSeq2SeqLMOutput

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqLMOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( logits: Array = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  • past_key_values (tuple(tuple(jnp.ndarray))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(jnp.ndarray)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个额外形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（见past_key_values输入）。
  • decoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 解码器在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • decoder_attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state (jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 编码器在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • encoder_attentions (tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于序列到序列语言模型输出的基类。

replace

<来源>

代码语言：javascript复制
( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxNextSentencePredictorOutput

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxNextSentencePredictorOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( logits: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray，形状为(batch_size, 2)) — 下一个序列预测（分类）头的预测得分（SoftMax 之前的 True/False 连续得分）。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选的, 当传递output_hidden_states=True或者config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（嵌入输出和每一层输出各一个）。 模型在每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选的, 当传递output_attentions=True或者config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 自注意力头中用于计算加权平均值的注意力权重 softmax 后的值。

预测两个句子是否连续的模型输出的基类。

replace

<来源>

代码语言：javascript复制
( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxSequenceClassifierOutput

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSequenceClassifierOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( logits: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray，形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选的, 当传递output_hidden_states=True或者config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（嵌入输出和每一层输出各一个）。 模型在每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选的, 当传递output_attentions=True或者config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 自注意力头中用于计算加权平均值的注意力权重 softmax 后的值。

句子分类模型输出的基类。

replace

<来源>

代码语言：javascript复制
( **updates )

“返回一个用新值替换指定字段的新对象。

FlaxSeq2SeqSequenceClassifierOutput

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqSequenceClassifierOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( logits: Array = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray，形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax 之前）。
  • past_key_values (tuple(tuple(jnp.ndarray)), 可选的, 当传递use_cache=True或者config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(jnp.ndarray)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
  • decoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选的, 当传递output_hidden_states=True或者config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（嵌入输出和每一层输出各一个）。 解码器在每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • decoder_attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state (jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 编码器在每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • encoder_attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于序列到序列句子分类模型输出的基类。

replace

<来源>

代码语言：javascript复制
( **updates )

“用新值替换指定字段的新对象。

FlaxMultipleChoiceModelOutput

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxMultipleChoiceModelOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( logits: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray，形状为(batch_size, num_choices)) — num_choices是输入张量的第二维度。（参见上面的input_ids）。 分类得分（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 模型在每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  • attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

多选模型输出的基类。

replace

<来源>

代码语言：javascript复制
( **updates )

“用新值替换指定字段的新对象。

FlaxTokenClassifierOutput

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxTokenClassifierOutput

<来源>

代码语言：javascript复制
( logits: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • logits (jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — 分类得分（SoftMax 之前）。
  • hidden_states（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 模型在每个层的输出以及初始嵌入输出的隐藏状态。
  • attentions（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每个层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于标记分类模型输出的基类。

replace

<来源>

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( **updates )

“返回一个新对象，用新值替换指定的字段。

FlaxQuestionAnsweringModelOutput

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxQuestionAnsweringModelOutput

<来源>

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( start_logits: Array = None end_logits: Array = None hidden_states: Optional = None attentions: Optional = None )

参数

  • start_logits（形状为(batch_size, sequence_length)的jnp.ndarray）— SoftMax 之前的跨度起始分数。
  • end_logits（形状为(batch_size, sequence_length)的jnp.ndarray）— SoftMax 之前的跨度结束分数。
  • hidden_states（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 模型在每个层的输出以及初始嵌入输出的隐藏状态。
  • attentions（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每个层一个）。 注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于问答模型输出的基类。

replace

<来源>

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( **updates )

“返回一个新对象，用新值替换指定的字段。

FlaxSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

class transformers.modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

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( start_logits: Array = None end_logits: Array = None past_key_values: Optional = None decoder_hidden_states: Optional = None decoder_attentions: Optional = None cross_attentions: Optional = None encoder_last_hidden_state: Optional = None encoder_hidden_states: Optional = None encoder_attentions: Optional = None )

参数

  • start_logits（形状为(batch_size, sequence_length)的jnp.ndarray）— SoftMax 之前的跨度起始分数。
  • end_logits（形状为(batch_size, sequence_length)的jnp.ndarray）— SoftMax 之前的跨度结束分数。
  • past_key_values（tuple(tuple(jnp.ndarray))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）— 长度为config.n_layers的tuple(jnp.ndarray)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，以及 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可以用来加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。
  • decoder_hidden_states（tuple(jnp.ndarray)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入的输出 一个用于每个层的输出）。 解码器在每个层的输出以及初始嵌入输出的隐藏状态。
  • decoder_attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  • cross_attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  • encoder_last_hidden_state (jnp.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  • encoder_hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray元组（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。 编码器每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • encoder_attentions (tuple(jnp.ndarray), 可选, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的jnp.ndarray元组（每层一个）。 编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

用于序列到序列问答模型输出的基类。

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“返回一个新对象，用新值替换指定字段。

模型 hidden output sequence size

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