El método forward de MobileViTV2Model sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

• last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, height, width)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

• pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa después de una operación de agrupación en las dimensiones espaciales.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, num_channels, height, width).

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

El método forward de MobileViTV2ForImageClassification reemplaza el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

• loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1).
• logits (torch.Tensor de forma (batch_size, config.num_labels)) — Puntuaciones de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1) (antes de SoftMax).
• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustación, + una para la salida de cada etapa) de forma (batch_size, num_channels, height, width). Estados ocultos (también llamados mapas de características) del modelo en la salida de cada etapa.

>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileViTV2ForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

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

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("apple/mobilevitv2-1.0")
>>> model = MobileViTV2ForImageClassification.from_pretrained("apple/mobilevitv2-1.0")

>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
...

El método forward de MobileViTV2ForSemanticSegmentation sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

• loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1).

• logits (torch.Tensor de forma (batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)) — Puntuaciones de clasificación para cada píxel.

  Los logits devueltos no tienen necesariamente el mismo tamaño que los pixel_values pasados como entradas. Esto se hace para evitar realizar dos interpolaciones y perder algo de calidad cuando un usuario necesita redimensionar los logits al tamaño de la imagen original como procesamiento posterior. Debe comprobar siempre la forma de sus logits y redimensionarlos según sea necesario.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, patch_size, hidden_size).

  Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

• attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

  Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileViTV2ForSemanticSegmentation

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("apple/mobilevitv2-1.0-imagenet1k-256")
>>> model = MobileViTV2ForSemanticSegmentation.from_pretrained("apple/mobilevitv2-1.0-imagenet1k-256")

>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> # logits are of shape (batch_size, num_labels, height, width)
>>> logits = outputs.logits