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PythonProject1 / .venv /transformers /docs /source /ja /main_classes /output.md
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Model outputs

すべてのモデルには、[~utils.ModelOutput] のサブクラスのインスタンスである出力があります。それらは モデルによって返されるすべての情報を含むデータ構造ですが、タプルまたは 辞書。

これがどのようになるかを例で見てみましょう。

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/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オブジェクトは[~modeling_outputs.SequenceClassifierOutput]である。 これは、オプションで loss、logits、オプションで hidden_states、オプションで attentions 属性を持つことを意味します。 オプションの attentions 属性を持つことを意味する。ここでは、labelsを渡したのでlossがあるが、hidden_statesとattentionsはない。 output_hidden_states=Trueやoutput_attentions=Trueを渡していないので、hidden_statesとattentionsはない。 output_attentions=Trueを渡さなかったからだ。

output_hidden_states=Trueを渡すと、outputs.hidden_states[-1]が outputs.last_hidden_states と正確に一致することを期待するかもしれない。 しかし、必ずしもそうなるとは限りません。モデルによっては、最後に隠された状態が返されたときに、正規化やその後の処理を適用するものもあります。

通常と同じように各属性にアクセスできます。その属性がモデルから返されなかった場合は、 は Noneを取得します。ここで、たとえばoutputs.lossはモデルによって計算された損失であり、outputs.attentionsは None。

outputsオブジェクトをタプルとして考える場合、None値を持たない属性のみが考慮されます。 たとえば、ここには 2 つの要素、loss、次にlogitsがあります。

outputs[:2]

たとえば、タプル (outputs.loss, Outputs.logits) を返します。

outputsオブジェクトを辞書として考慮する場合、「None」を持たない属性のみが考慮されます。 価値観。たとえば、ここにはloss と logitsという 2 つのキーがあります。

ここでは、複数のモデル タイプで使用される汎用モデルの出力を文書化します。具体的な出力タイプは次のとおりです。 対応するモデルのページに記載されています。

ModelOutput

[[autodoc]] utils.ModelOutput - to_tuple

BaseModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutput

BaseModelOutputWithPooling

[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling

BaseModelOutputWithCrossAttentions

[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithCrossAttentions

BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

BaseModelOutputWithPast

[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast

BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

Seq2SeqModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput

CausalLMOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.CausalLMOutput

CausalLMOutputWithCrossAttentions

[[autodoc]] modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions

CausalLMOutputWithPast

[[autodoc]] modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast

MaskedLMOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.MaskedLMOutput

Seq2SeqLMOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput

NextSentencePredictorOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.NextSentencePredictorOutput

SequenceClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.SequenceClassifierOutput

Seq2SeqSequenceClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput

MultipleChoiceModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput

TokenClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.TokenClassifierOutput

QuestionAnsweringModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput

Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

Seq2SeqSpectrogramOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqSpectrogramOutput

SemanticSegmenterOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.SemanticSegmenterOutput

ImageClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.ImageClassifierOutput

ImageClassifierOutputWithNoAttention

[[autodoc]] modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention

DepthEstimatorOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.DepthEstimatorOutput

Wav2Vec2BaseModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Wav2Vec2BaseModelOutput

XVectorOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.XVectorOutput

Seq2SeqTSModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqTSModelOutput

Seq2SeqTSPredictionOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqTSPredictionOutput

SampleTSPredictionOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.SampleTSPredictionOutput

TFBaseModelOutput

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutput

TFBaseModelOutputWithPooling

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPooling

TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

TFBaseModelOutputWithPast

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPast

TFBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

TFSeq2SeqModelOutput

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqModelOutput

TFCausalLMOutput

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutput

TFCausalLMOutputWithCrossAttentions

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithCrossAttentions

TFCausalLMOutputWithPast

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithPast

TFMaskedLMOutput

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput

TFSeq2SeqLMOutput

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqLMOutput

TFNextSentencePredictorOutput

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFNextSentencePredictorOutput

TFSequenceClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput

TFSeq2SeqSequenceClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqSequenceClassifierOutput

TFMultipleChoiceModelOutput

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFMultipleChoiceModelOutput

TFTokenClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput

TFQuestionAnsweringModelOutput

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput

TFSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

FlaxBaseModelOutput

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput

FlaxBaseModelOutputWithPast

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPast

FlaxBaseModelOutputWithPooling

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling

FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

FlaxSeq2SeqModelOutput

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqModelOutput

FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions

FlaxMaskedLMOutput

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxMaskedLMOutput

FlaxSeq2SeqLMOutput

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqLMOutput

FlaxNextSentencePredictorOutput

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxNextSentencePredictorOutput

FlaxSequenceClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSequenceClassifierOutput

FlaxSeq2SeqSequenceClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqSequenceClassifierOutput

FlaxMultipleChoiceModelOutput

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxMultipleChoiceModelOutput

FlaxTokenClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxTokenClassifierOutput

FlaxQuestionAnsweringModelOutput

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxQuestionAnsweringModelOutput

FlaxSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput