# PI0

[PI0](https://huggingface.co/papers/2410.24164) هو نموذج رؤية ولغة وإجراء مخصص للتعامل الروبوتي. فهو يعالج الملاحظات البصرية وتعليمات اللغة بشكل مشترك لتوليد إجراءات الروبوت.

المستخلص من الورقة البحثية هو كالتالي: *يحمل تعلّم الروبوتات وعودًا هائلةً لفتح كامل إمكانات أنظمة الروبوتات المرنة والعامة والماهرة، وكذلك لمعالجة بعض أعمق الأسئلة في الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن رفع مستوى تعلّم الروبوتات إلى درجة العمومية المطلوبة لأنظمة العالم الحقيقي الفعّالة يواجه عقبات كبيرة من حيث البيانات والتعميم والمتانة. في هذه الورقة، نناقش كيف يمكن لسياسات الروبوتات العامة (أي نماذج الأساس للروبوتات) معالجة هذه التحديات، وكيف يمكننا تصميم سياسات روبوتات عامة فعّالة للمهام المعقدة والماهرة للغاية. نقترح معمارية مطابقة تدفق جديدة مبنية على نموذج رؤية-لغة مُدرَّب مسبقًا (VLM) لوراثة المعرفة الدلالية على نطاق الإنترنت. ثم نناقش كيف يمكن تدريب هذا النموذج على مجموعة بيانات كبيرة ومتنوعة من منصات روبوتات ماهرة متعددة، بما في ذلك روبوتات الذراع الواحدة، وروبوتات الذراعين، والمُشغِّلات المتنقلة. نقيّم نموذجنا من حيث قدرته على أداء المهام في وضع الصفرية (zero-shot) بعد التدريب المسبق، والامتثال لتعليمات اللغة من البشر ومن سياسة VLM عالية المستوى، وقدرته على اكتساب مهارات جديدة عبر الضبط الدقيق. تغطي نتائجنا مجموعة واسعة من المهام، مثل طي الملابس، وتنظيف الطاولة، وتجميع الصناديق.*

تمت مساهمة هذا النموذج من قِبَل [Molbap](https://huggingface.co/Molbap) و [RaushanTurganbay](https://huggingface.co/RaushanTurganbay). يمكن العثور على الكود الأصلي [هنا](https://github.com/Physical-Intelligence/openpi).

يمكنك العثور على جميع نقاط التفتيش ضمن مجموعة [PI0](https://huggingface.co/collections/lerobot/pi0).

> [!TIP]
> اضبط `use_kernels=True` في [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لاستبدال الطبقات المدعومة بنوى مُحسَّنة من Hub. راجع [تحميل النوى](../kernel_doc/loading_kernels) لمعرفة المزيد.

يعمل المعالج على تطبيع `state` و`actions` باستخدام إحصاءات مجموعة البيانات التي تم تدريب نقطة التفتيش عليها. قم بتزويدها عند إنشاء المعالج.

## أمثلة على الاستخدام

```python
import torch

from transformers import PI0ForConditionalGeneration, PI0Processor
from transformers.image_utils import load_image

model = PI0ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "lerobot/pi0_base",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)
processor = PI0Processor.from_pretrained(
    "google/paligemma2-3b-mix-224",
    state_mean=[0.0] * 8,  # replace with the mean of your dataset's robot state
    state_std=[1.0] * 8,  # replace with the standard deviation of your dataset's robot state
)

prompt = "Pick up the object"
image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/vla_pi0.jpg")
state = torch.randn(1, 8)  # replace with the robot state
inputs = processor(image, prompt, state=state, return_tensors="pt").to(model.device)

actions = model.sample_actions(**inputs, num_steps=3)
print(actions)
```

## PI0Config[[transformers.PI0Config]]

#### transformers.PI0Config[[transformers.PI0Config]]

```python
transformers.PI0Config(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vlm_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, dit_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, chunk_size: int = 50, max_state_dim: int = 32, max_action_dim: int = 32, num_inference_steps: int = 10, time_sampling_beta_alpha: float = 1.5, time_sampling_beta_beta: float = 1.0, time_sampling_scale: float = 0.999, time_sampling_offset: float = 0.001, min_period: float = 0.004, max_period: float = 4.0, loss_reduction: str = 'mean')
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/configuration_pi0.py#L29)

**المعاملات:**

vlm_config (`dict`، *اختياري*) : إعدادات للعمود الفقري لنموذج vlm (PaliGemmaModel).

dit_config (`dict`، *اختياري*) : إعدادات هيكل DiT. القيمة الافتراضية هي متغير Gemma 300M.

chunk_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 50) : عدد خطوات الإجراء التي يتم التنبؤ بها لكل شريحة.

max_state_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 32) : أقصى بُعد لمتجه الحالة (تتم إضافة أصفار في نهاية المتجهات الأقصر).

max_action_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 32) : أقصى بُعد لمتجه الإجراء (تتم تعبئة المتجهات الأقصر بالأصفار).

num_inference_steps (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 10) : عدد خطوات إزالة الضوضاء أثناء الاستدلال.

time_sampling_beta_alpha (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.5) : معامل Alpha لتوزيع Beta المستخدم لعينة زمن الانتشار أثناء التدريب.

time_sampling_beta_beta (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1.0) : معامل بيتا (Beta) لتوزيع بيتا (Beta distribution) المستخدم لعينة زمن الانتشار (diffusion time) أثناء التدريب.

time_sampling_scale (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.999) : معامل المقياس لقيم الوقت المُستخرجة.

time_sampling_offset (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.001) : إزاحة تُضاف إلى قيم الوقت المُستخرجة.

min_period (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.004) : الحد الأدنى للفترة الخاصة بالتضمين الزمني الجيبية.

max_period (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 4.0) : الحد الأقصى للفترة الخاصة بالتضمين الزمني الجيبية.

loss_reduction (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"mean"`) : طريقة الاختزال المستخدمة على خسارة MSE.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات PI0Model. تُستخدم لاستحداث نموذج Pi0 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [lerobot/pi0_base](https://huggingface.co/lerobot/pi0_base)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

مثال:
```python
>>> from transformers import PI0ForConditionalGeneration, PI0Config

>>> config = PI0Config()
>>> model = PI0ForConditionalGeneration(config)
```

## PI0Processor[[transformers.PI0Processor]]

#### transformers.PI0Processor[[transformers.PI0Processor]]

```python
transformers.PI0Processor(image_processor = None, tokenizer = None, chat_template = None, state_mean: list[float] | None = None, state_std: list[float] | None = None, actions_mean: list[float] | None = None, actions_std: list[float] | None = None, max_state_dim: int = 32, chunk_size: int = 50, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/processing_pi0.py#L49)

**المعاملات:**

image_processor (`PI0ImageProcessor`) : مُعالج الصور هو مدخل مطلوب.

tokenizer (`tokenizer_class`) : مُجزِّئ النص (tokenizer) هو مدخل إلزامي.

chat_template (`str`) : قالب Jinja لتحويل قوائم الرسائل في المحادثة إلى نص قابل للتحويم.

state_mean (`list[float]`، *اختياري*) : متوسط مجموعة بيانات حالة الروبوت. مطلوب لمعالجة `state`.

state_std (`list[float]`، *اختياري*) : الانحراف المعياري للمجموعة البيانات لحالة الروبوت. مطلوب لمعالجة `state`.

actions_mean (`list[float]`، *اختياري*) : متوسط مجموعة البيانات للأفعال. مطلوب لمعالجة `actions`.

actions_std (`list[float]`، *اختياري*) : الانحراف المعياري للمجموعة البيانات للأفعال. مطلوب لمعالجة `actions`.

max_state_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 32) : الحجم الذي تتم به إضافة أصفار في نهاية الحالة والإجراءات.

chunk_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 50) : عدد الإجراءات في كل دفعة.

ينشئ PI0Processor الذي يغلّف معالج الصور ومُرمِّز الرموز في معالج واحد.

يوفر [PI0Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0Processor) جميع وظائف [PI0ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0ImageProcessor) و`tokenizer_class`. راجع [~PI0ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0ImageProcessor) و`~tokenizer_class` لمزيد من المعلومات.

#### __call__[[transformers.PI0Processor.__call__]]

```python
__call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]], list[list[typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]]], NoneType], text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, actions: typing.Union[list, numpy.ndarray, torch.Tensor, NoneType] = None, state: typing.Union[list, numpy.ndarray, torch.Tensor, NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.models.pi0.processing_pi0.PI0ProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/processing_pi0.py#L108)

**المعاملات:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]], list[list[Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]]]]`، *اختياري*) : الصورة التي سيتم معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح من 0 إلى 255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`، *اختياري*) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد ترميزها. يمكن أن يكون كل تسلسل نصًا أو قائمة من النصوص (نص مُجزَّأ مسبقًا). إذا مررت مدخلات مُجزَّأة مسبقًا، فاضبط `is_split_into_words=True` لتجنب الغموض مع المدخلات المُجمَّعة في دفعات.

actions (`list | np.ndarray | torch.Tensor`، *اختياري*) : الإجراءات التي يتنبأ بها النموذج. يتم تطبيعها باستخدام إحصائيات مجموعة بيانات المعالج، ثم تتم إضافة الحشو.

state (`list | np.ndarray | torch.Tensor`، *اختياري*) : حالة الروبوت. يتم تطبيعها باستخدام إحصائيات مجموعة بيانات المعالج، ثم تتم إضافة الحشو.

return_tensors (`str` أو [TensorType](/docs/transformers/main/ar/internal/file_utils#transformers.TensorType)، *اختياري*) : إذا تم تعيينه، فسيُرجع تينسورات من إطار عمل محدد. القيم المقبولة هي:  - `'pt'`: يُرجع كائنات `torch.Tensor` من PyTorch. - `'np'`: يُرجع كائنات `np.ndarray` من NumPy.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs)، *اختياري*) : خيارات معالجة إضافية لكل نمط (نص، صور، مقاطع فيديو، صوت). تُدرج المعلمات الخاصة بالنموذج أعلاه؛ راجع فئة TypedDict للحصول على القائمة الكاملة للحجج المدعومة.

**يعيد:** [BatchFeature](/docs/transformers/main/ar/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature)

[BatchFeature](/docs/transformers/main/ar/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature) يحتوي على الحقول التالية:

- **input_ids** -- قائمة معرّفات الرموز التي تُغذّى بها النموذج. تُعاد عندما لا تكون `text` قيمة `None`. إذا تم توفير `suffix`، فستحتوي `input_ids` أيضًا على معرّفات مدخلات البادئة.
- **attention_mask** -- قائمة بالفهارس تحدد الرموز التي يجب أن يوليها النموذج انتباهه (عندما يكون `return_attention_mask=True` أو إذا كان *"attention_mask"* ضمن `self.model_input_names` وإذا لم يكن `text` مساوياً لـ `None`).
- **pixel_values** -- قيم البكسلات التي تُمرَّر إلى النموذج. تُعاد عندما لا تكون `images` قيمة `None`.
- **pixel_attention_mask** -- قناع التعبئة لقيم البكسل الذي يُمرَّر إلى النموذج. يُعاد عندما لا تكون `images` قيمة `None`.
- **state** -- حالة الروبوت المتوافقة مع النموذج إذا لم تكن `state` قيمة None
- **actions** -- إجراءات متوافقة مع التدريب إذا لم يكن `actions` قيمة None

## PI0ImageProcessor[[transformers.PI0ImageProcessor]]

#### transformers.PI0ImageProcessor[[transformers.PI0ImageProcessor]]

```python
transformers.PI0ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/image_processing_pi0.py#L26)

**المعاملات:**

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان سيتم تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'max_height' : 224, 'max_width': 224}`): يصف الأبعاد القصوى للإدخال إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان size من نوع int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم إضافة حشوة إلى الصورة. تتم الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 224, 'width': 224}`): الحجم بصيغة `{"height": int, "width" int}` الذي سيتم توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `256`) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. تُرجع تينسورات مكدسة إذا ضُبطت على `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

يعيد تينسورات مكدسة إذا تم ضبطه على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات. --

ينشئ معالج صور PI0ImageProcessor.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*): هل يتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي وليس على شكل دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على CPU، وإلا فسيتم تعيينها إلى False. هذا الاختيار مبني على ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*): عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت للتوافق مع الإصدارات السابقة، لكن يجب تعيينها كخاصية لـ processor في النماذج المستقبلية.

#### preprocess[[transformers.PI0ImageProcessor.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382)

**المعاملات:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`.

image_like_kwargs (`dict[str, Any]`، *اختياري*) : علم مخصص للمطورين لإدخال مدخلات إضافية تشبه الصور والتي سيتم معالجتها مسبقًا أيضًا. استخدم هذا الخيار فقط إذا لم يعمل تمرير المدخلات كحجة اسمية (kwarg). على سبيل المثال، يُعد `preprocess(images, masks=masks)` الخيار المفضل، لكنه يؤدي إلى مشاكل في أولوية الحجة لبعض النماذج. في تلك الحالات، يمكن استخدام `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` بدلاً منه.

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

**يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة.

معالجة صورة أو دفعة من الصور مسبقًا.

## PI0Model[[transformers.PI0Model]]

#### transformers.PI0Model[[transformers.PI0Model]]

```python
transformers.PI0Model(config: PI0Config)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/modeling_pi0.py#L104)

**المعاملات:**

config ([PI0Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0Config)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Pi0 الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.PI0Model.forward]]

```python
forward(action_embeds: Tensor, input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/modeling_pi0.py#L137)

**المعاملات:**

action_embeds (`torch.Tensor`، *اختياري*) : تمثيلات (embeddings) إجراءات الإدخال وحالات الروبوت.

input_ids (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [PI0ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0ImageProcessor). راجع [PI0ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([PI0Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0Processor) يستخدم [PI0ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0ImageProcessor) لمعالجة الصور).

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

pixel_attention_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : القناع الذي يشير إلى المواقع المحشوة في الصورة المدخلة.

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

**يعيد:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) أو `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([PI0Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0Config)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [PI0Model](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0Model) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.

  إذا تم استخدام `past_key_values`، فإن الحالة المخفية الأخيرة فقط من التسلسلات ذات الشكل `(batch_size, 1, hidden_size)` هي التي تُخرج.
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي، وفي كتل الانتباه المتقاطع اختياريًا إذا كان `config.is_encoder_decoder=True`) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

#### embed_prefix[[transformers.PI0Model.embed_prefix]]

```python
embed_prefix(input_ids, pixel_values, pixel_attention_mask, attention_mask = None)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/modeling_pi0.py#L117)

## PI0ForConditionalGeneration[[transformers.PI0ForConditionalGeneration]]

#### transformers.PI0ForConditionalGeneration[[transformers.PI0ForConditionalGeneration]]

```python
transformers.PI0ForConditionalGeneration(config: PI0Config)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/modeling_pi0.py#L217)

نموذج PI0 مع رؤوس إسقاط الإجراء ومطابقة التدفق.

#### forward[[transformers.PI0ForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(state: Tensor, noise: typing.Optional[torch.Tensor] = None, timestep: typing.Optional[torch.Tensor] = None, input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, actions: Tensor = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/modeling_pi0.py#L230)

**المعاملات:**

state (`torch.Tensor`، *اختياري*) : حالة الروبوت الحالية.

noise (`torch.Tensor`، *اختياري*) : ضوضاء عشوائية في خطوة الزمن الحالية تحتاج إلى إزالة الضوضاء

timestep (`torch.Tensor`، *اختياري*) : خطوة إزالة الضوضاء الحالية.

input_ids (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [PI0ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0ImageProcessor). راجع [PI0ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([PI0Processor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0Processor) يستخدم [PI0ImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0ImageProcessor) لمعالجة الصور).

pixel_attention_mask (`torch.Tensor`، *اختياري*) : القناع الذي يشير إلى المواقع المحشوة في الصورة المدخلة.

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

past_key_values (`~cache_utils.Cache`، *اختياري*) : حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي وكتل الانتباه المتقاطع) يمكن استخدامها لتسريع فك الترميز التسلسلي. يتكوّن هذا عادةً من `past_key_values` التي يعيدها النموذج في مرحلة سابقة من فك الترميز، عندما يكون `use_cache=True` أو `config.use_cache=True`. يُسمح فقط بتمرير كائن [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache) كمدخل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). إذا لم يتم تمرير `past_key_values`، فسيتم تهيئة [DynamicCache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) افتراضيًا. سيُخرج النموذج نفس تنسيق الذاكرة المؤقتة المُدخل. إذا تم استخدام `past_key_values`، يُتوقع من المستخدم إدخال `input_ids` غير المعالجة فقط (تلك التي لم تُعطَ حالات مفاتيح وقيم سابقة لها في هذا النموذج) بأبعاد `(batch_size, unprocessed_length)` بدلاً من جميع `input_ids` بأبعاد `(batch_size, sequence_length)`.

actions (`torch.Tensor`، *اختياري*) : الإجراءات المدخلة التي يجب التنبؤ بها. يُستخدم فقط أثناء التدريب لحساب الخسارة.

**يعيد:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) أو `tuple(torch.Tensor)`

[CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([PI0Config](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0Config)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [PI0ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ar/model_doc/pi0#transformers.PI0ForConditionalGeneration) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*، يُعاد عند توفير `labels`) -- خسارة نمذجة اللغة (لتوقع الرمز التالي).
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- درجات التنبؤ لرأس نمذجة اللغة (درجات لكل رمز في المفردات قبل SoftMax).
- **past_key_values** (`Cache`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `use_cache=True` أو عند تعيين `config.use_cache=True`) -- هو كائن من نوع [Cache](/docs/transformers/main/ar/internal/generation_utils#transformers.Cache). لمزيد من التفاصيل، راجع [دليل ذاكرة kv](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache).

  تحتوي على حالات مخفية محسوبة مسبقًا (المفاتيح والقيم في كتل الانتباه الذاتي) يمكن استخدامها (انظر مدخل `past_key_values`) لتسريع فك الترميز التسلسلي.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, PI0ForConditionalGeneration

>>> model = PI0ForConditionalGeneration.from_pretrained("lerobot/pi0_base")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("lerobot/pi0_base")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```

#### sample_actions[[transformers.PI0ForConditionalGeneration.sample_actions]]

```python
sample_actions(state: Tensor, input_ids: LongTensor, pixel_values: Tensor, noise: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, num_steps: int | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/modeling_pi0.py#L318)

شغّل الاستدلال المطابق التدفقي لتوليد الإجراءات.