# SigLIP [SigLIP](https://huggingface.co/papers/2303.15343) هو نموذج متعدد الوسائط للصور والنص يشبه [CLIP](clip). يستخدم مشفّرات منفصلة للصور والنص لتوليد تمثيلات لكلا الوسطين. على عكس CLIP، يعتمد SigLIP على خسارة سيجمويد زوجية (pairwise sigmoid loss) على أزواج الصور والنصوص أثناء التدريب. تُزيل خسارة التدريب هذه الحاجة إلى رؤية شاملة لجميع التشابهات الزوجية بين الصور والنصوص داخل الدفعة (batch). ونتيجةً لذلك، تُمكّن من توسيع حجم الدفعة بشكل أكثر كفاءة، مع تقديم أداء متفوق حتى عند استخدام أحجام دفعات أصغر. يمكنك العثور على جميع نقاط التفتيش الأصلية لـ SigLIP ضمن مجموعة [SigLIP](https://huggingface.co/collections/google/siglip-659d5e62f0ae1a57ae0e83ba). > [!TIP] > انقر على نماذج SigLIP في الشريط الجانبي الأيمن لمزيد من الأمثلة حول كيفية تطبيق SigLIP على مهام الصور والنص المختلفة. يُبيّن المثال أدناه كيفية توليد درجات تشابه بين النصوص والصورة أو الصور باستخدام [Pipeline](/docs/transformers/main/ar/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) أو فئة [AutoModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoModel). ```python from transformers import pipeline image = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg" candidate_labels = ["a Pallas cat", "a lion", "a Siberian tiger"] pipeline = pipeline(task="zero-shot-image-classification", model="google/siglip-base-patch16-224", device=0) pipeline(image, candidate_labels=candidate_labels) ``` ```python import requests import torch from PIL import Image from transformers import AutoModel, AutoProcessor model = AutoModel.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224", device_map="auto", attn_implementation="sdpa") processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg" image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) candidate_labels = ["a Pallas cat", "a lion", "a Siberian tiger"] texts = [f'This is a photo of {label}.' for label in candidate_labels] inputs = processor(text=texts, images=image, padding="max_length", return_tensors="pt").to(model.device) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) logits_per_image = outputs.logits_per_image probs = torch.sigmoid(logits_per_image) print(f"{probs[0][0]:.1%} that image 0 is '{candidate_labels[0]}'") ``` تقلل عملية التكميم العبء على الذاكرة في النماذج الكبيرة من خلال تمثيل الأوزان بدقة أقل. راجع نظرة عامة على [التكميم](../quantization/overview) للاطلاع على المزيد من واجهات التكميم المتاحة. يستخدم المثال أدناه [bitsandbytes](../quantization/bitsandbytes) لاختزال الأوزان إلى int4 فقط. ```python import requests import torch from PIL import Image from transformers import AutoModel, AutoProcessor, BitsAndBytesConfig bnb_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True) model = AutoModel.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224", quantization_config=bnb_config, device_map="auto", attn_implementation="sdpa") processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg" image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) candidate_labels = ["a Pallas cat", "a lion", "a Siberian tiger"] texts = [f'This is a photo of {label}.' for label in candidate_labels] inputs = processor(text=texts, images=image, padding="max_length", return_tensors="pt").to(model.device) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) logits_per_image = outputs.logits_per_image probs = torch.sigmoid(logits_per_image) print(f"{probs[0][0]:.1%} that image 0 is '{candidate_labels[0]}'") ``` ## ملاحظات - تدعم عملية التدريب إعدادات DDP و FSDP على عقد واحدة متعددة وحدات GPU. ومع ذلك، لا يستخدم أدوات [torch.distributed](https://pytorch.org/tutorials/beginner/dist_overview.html) مما قد يحد من قابلية توسيع حجم الدفعة (batch size). - عند استخدام [SiglipTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipTokenizer) أو [SiglipProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipProcessor) بشكل مستقل، تأكد من تمرير `padding="max_length"` لأن هذا هو الأسلوب الذي تم تدريب النموذج عليه. - للحصول على النتائج نفسها التي تعطيها [Pipeline](/docs/transformers/main/ar/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline)، يجب تمرير قالب موجه من الشكل `"This is a photo of {label}."` إلى المعالج. - بدّل قيمة معامل `attn_implementation` إلى `"sdpa"` أو `"flash_attention_2"` لاستخدام آلية انتباه أكثر كفاءة في استهلاك الذاكرة. ```py # pip install -U flash-attn --no-build-isolation from transformers import SiglipModel model = SiglipModel.from_pretrained( "google/siglip-so400m-patch14-384", attn_implementation="flash_attention_2", device_map="auto", ) ``` ## SiglipConfig[[transformers.SiglipConfig]] #### transformers.SiglipConfig[[transformers.SiglipConfig]] ```python transformers.SiglipConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, initializer_factor: float = 1.0) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/configuration_siglip.py#L108) **المعاملات:** text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`، *اختياري*) : كائن الإعداد أو قاموس العمود الفقري النصي. vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`، *اختياري*) : كائن الإعداد أو قاموس العمود الفقري البصري. initializer_factor (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1.0`) : معامل لتجميع جميع مصفوفات الأوزان (يجب إبقاؤه عند 1، ويُستخدم داخليًا لاختبارات التهيئة). هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات SiglipModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Siglip وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [google/siglip-base-patch16-224](https://huggingface.co/google/siglip-base-patch16-224) 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 SiglipConfig, SiglipModel >>> # Initializing a SiglipConfig with google/siglip-base-patch16-224 style configuration >>> configuration = SiglipConfig() >>> # Initializing a SiglipModel (with random weights) from the google/siglip-base-patch16-224 style configuration >>> model = SiglipModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config >>> # We can also initialize a SiglipConfig from a SiglipTextConfig and a SiglipVisionConfig >>> from transformers import SiglipTextConfig, SiglipVisionConfig >>> # Initializing a SiglipText and SiglipVision configuration >>> config_text = SiglipTextConfig() >>> config_vision = SiglipVisionConfig() >>> config = SiglipConfig(text_config=config_text, vision_config=config_vision) ``` ## SiglipTextConfig[[transformers.SiglipTextConfig]] #### transformers.SiglipTextConfig[[transformers.SiglipTextConfig]] ```python transformers.SiglipTextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 32000, hidden_size: int = 768, intermediate_size: int = 3072, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, max_position_embeddings: int = 64, hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh', layer_norm_eps: float = 1e-06, attention_dropout: float | int = 0.0, pad_token_id: int | None = 1, bos_token_id: int | None = 49406, eos_token_id: int | list[int] | None = 49407, projection_size: int | None = None) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/configuration_siglip.py#L27) **المعاملات:** vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `32000`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`. hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `768`) : بُعد التمثيلات المخفية. intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3072`) : بُعد تمثيلات MLP. num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer. num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer. max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `64`) : الحد الأقصى لطول التسلسل الذي قد يُستخدم به هذا النموذج على الإطلاق. hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `gelu_pytorch_tanh`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك. layer_norm_eps (`float`, *اختياري*, الافتراضي هو `1e-06`) : قيمة إيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة. attention_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه. pad_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1`) : معرّف الرمز المستخدم للتعبئة في المفردات. bos_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `49406`) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `49407`) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات. projection_size (`int`, *اختياري*) : بُعد طبقات الإسقاط للنص والرؤية. هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات SiglipModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Siglip وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [google/siglip-base-patch16-224](https://huggingface.co/google/siglip-base-patch16-224) 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 SiglipTextConfig, SiglipTextModel >>> # Initializing a SiglipTextConfig with google/siglip-base-patch16-224 style configuration >>> configuration = SiglipTextConfig() >>> # Initializing a SiglipTextModel (with random weights) from the google/siglip-base-patch16-224 style configuration >>> model = SiglipTextModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## SiglipVisionConfig[[transformers.SiglipVisionConfig]] #### transformers.SiglipVisionConfig[[transformers.SiglipVisionConfig]] ```python transformers.SiglipVisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, hidden_size: int = 768, intermediate_size: int = 3072, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh', layer_norm_eps: float = 1e-06, attention_dropout: float | int = 0.0, vision_use_head: bool = True) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/configuration_siglip.py#L70) **المعاملات:** hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `768`) : بُعد التمثيلات المخفية. intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3072`) : بُعد تمثيلات MLP. num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer. num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer. num_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3`) : عدد قنوات الإدخال. image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `224`) : حجم (دقة) كل صورة. patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : حجم (دقة) كل رقعة. hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `gelu_pytorch_tanh`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك. layer_norm_eps (`float`, *اختياري*, الافتراضي هو `1e-06`) : قيمة إيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة. attention_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه. vision_use_head (`'bool'`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم استخدام وحدة رأس الرؤية أم لا. هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات SiglipModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Siglip وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [google/siglip-base-patch16-224](https://huggingface.co/google/siglip-base-patch16-224) 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 SiglipVisionConfig, SiglipVisionModel >>> # Initializing a SiglipVisionConfig with google/siglip-base-patch16-224 style configuration >>> configuration = SiglipVisionConfig() >>> # Initializing a SiglipVisionModel (with random weights) from the google/siglip-base-patch16-224 style configuration >>> model = SiglipVisionModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## SiglipTokenizer[[transformers.SiglipTokenizer]] #### transformers.SiglipTokenizer[[transformers.SiglipTokenizer]] ```python transformers.SiglipTokenizer(vocab_file, eos_token = '', unk_token = '', pad_token = '', additional_special_tokens = None, sp_model_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, model_max_length = 64, do_lower_case = True, **kwargs) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/tokenization_siglip.py#L44) **المعاملات:** vocab_file (`str`) : ملف [SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece) (يحمل عادةً امتداد *.spm*) يحتوي على المفردات اللازمة لإنشاء مُجزِّئ. eos_token (`str`, *اختياري*, الافتراضي هو `""`) : رمز نهاية التسلسل. unk_token (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `""`) : رمز المجهول. الرمز غير الموجود في قاموس الكلمات لا يمكن تحويله إلى معرّف، لذا يُعيَّن هذا الرمز بدلاً منه. pad_token (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `""`) : الرمز المستخدم للتعبئة (padding)، على سبيل المثال عند تجميع تسلسلات ذات أطوال مختلفة. additional_special_tokens (`list[str]`، *اختياري*) : رموز خاصة إضافية يستخدمها مُجزِّئ النص. sp_model_kwargs (`dict`، *اختياري*) : سيتم تمريرها إلى طريقة `SentencePieceProcessor.__init__()`. يمكن استخدام [غلاف Python لـ SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece/tree/master/python)، من بين أمور أخرى، لضبط: - `enable_sampling`: تفعيل تنسيق تحت الكلمة. - `nbest_size`: معاملات العينة للوحدة الأحادية. غير صالح لـ BPE-Dropout. - `nbest_size = {0,1}`: لا يتم إجراء أي عينة. - `nbest_size > 1`: يأخذ عينات من نتائج nbest_size. - `nbest_size < 0`: بافتراض أن nbest_size لا نهائي، ويأخذ عينات من جميع الفرضيات (الشبكة) باستخدام خوارزمية التصفية الأمامية والعينة الخلفية. - `alpha`: معامل التنعيم لعينة الوحدة الأحادية، واحتمالية dropout لعمليات الدمج في BPE-dropout. model_max_length (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 64) : الحد الأقصى للطول (بعدد الرموز) لإدخالات النموذج. do_lower_case (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تحويل المدخلات إلى أحرف صغيرة عند تقسيم النص إلى رموز. أنشئ مُرمِّز Siglip. مبني على [SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece). يرث هذا المُجزِّئ من [PreTrainedTokenizer](/docs/transformers/main/ar/main_classes/tokenizer#transformers.PythonBackend) التي تحتوي على معظم الطرق الرئيسية. ينبغي للمستخدمين الرجوع إلى هذه الفئة الأصلية لمزيد من المعلومات حول تلك الطرق. #### build_inputs_with_special_tokens[[transformers.SiglipTokenizer.build_inputs_with_special_tokens]] ```python build_inputs_with_special_tokens(token_ids_0: list, token_ids_1: list[int] | None = None) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/tokenization_siglip.py#L203) **المعاملات:** token_ids_0 (`list[int]`) : قائمة بالمعرّفات التي ستُضاف إليها الرموز الخاصة. token_ids_1 (`list[int]`، *اختياري*) : قائمة ثانية اختيارية من المعرّفات لأزواج التسلسلات. **يعيد:** `list[int]` قائمة [معرفات الإدخال](../glossary#input-ids) مع الرموز الخاصة المناسبة. إنشاء مدخلات النموذج من تسلسل أو زوج من التسلسلات لمهام تصنيف التسلسل عن طريق الربط وإضافة الرموز الخاصة. يتبع التسلسل التنسيق التالي: - تسلسل واحد: `X ` - زوج من التسلسلات: `A B ` #### get_special_tokens_mask[[transformers.SiglipTokenizer.get_special_tokens_mask]] ```python get_special_tokens_mask(token_ids_0: list, token_ids_1: list[int] | None = None, already_has_special_tokens: bool = False) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/tokenization_siglip.py#L142) **المعاملات:** token_ids_0 (`list[int]`) : قائمة من المعرّفات. token_ids_1 (`list[int]`، *اختياري*) : قائمة ثانية اختيارية من المعرّفات لأزواج التسلسلات. already_has_special_tokens (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كانت قائمة الرموز مُنسّقة مسبقًا برموز خاصة للنموذج أم لا. **يعيد:** `list[int]` قائمة من الأعداد الصحيحة في المدى [0, 1]: 1 للرمز الخاص، و0 لرمز التسلسل. استرجاع معرّفات التسلسل من قائمة رموز لم تُضف إليها رموز خاصة. يُستدعى هذا الأسلوب عند إضافة رموز خاصة باستخدام أسلوب `prepare_for_model` في tokenizer. #### إنشاء معرّفات أنواع الرموز من التسلسلات[[transformers.SiglipTokenizer.create_token_type_ids_from_sequences]] ```python create_token_type_ids_from_sequences(token_ids_0: list, token_ids_1: list[int] | None = None) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/tokenization_siglip.py#L181) **المعاملات:** token_ids_0 (`list[int]`) : قائمة من المعرّفات. token_ids_1 (`list[int]`، *اختياري*) : قائمة ثانية اختيارية من المعرّفات لأزواج التسلسلات. **يعيد:** `list[int]` قائمة من الأصفار. أنشئ قناعًا من التسلسلين المُمرَّرين لاستخدامه في مهمة تصنيف أزواج التسلسلات. لا يستخدم T5 معرّفات أنواع الرموز، لذلك يُعاد قائمة من الأصفار. #### save_vocabulary[[transformers.SiglipTokenizer.save_vocabulary]] ```python save_vocabulary(save_directory: str, filename_prefix: str | None = None) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/tokenization_siglip.py#L335) ## SiglipImageProcessor[[transformers.SiglipImageProcessor]] #### transformers.SiglipImageProcessor[[transformers.SiglipImageProcessor]] ```python transformers.SiglipImageProcessor(**kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/image_processing_siglip.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 هي `{'height' : 224, 'width': 224}`): يصف الأبعاد القصوى للمدخلات 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*) : 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*، *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*، 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 SigLIP. 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.SiglipImageProcessor.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: *) ``` [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. ## SiglipImageProcessorPil[[transformers.SiglipImageProcessorPil]] #### transformers.SiglipImageProcessorPil[[transformers.SiglipImageProcessorPil]] ```python transformers.SiglipImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/image_processing_pil_siglip.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 هي `{'height' : 224, 'width': 224}`): يصف الأبعاد القصوى للمدخلات 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*) : 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*، *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 SigLIP. 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.SiglipImageProcessorPil.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: *) ``` [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. ## SiglipProcessor[[transformers.SiglipProcessor]] #### transformers.SiglipProcessor[[transformers.SiglipProcessor]] ```python transformers.SiglipProcessor(image_processor, tokenizer) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/processing_siglip.py#L23) **المعاملات:** image_processor (`SiglipImageProcessor`) : مُعالج الصور هو مدخل مطلوب. tokenizer (`SiglipTokenizer`) : المُجزِّئ (tokenizer) هو مدخل مطلوب. ينشئ SiglipProcessor الذي يجمع معالج الصور ومعالج الرموز في معالج واحد. يوفر [SiglipProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipProcessor) جميع وظائف [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) و[SiglipTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipTokenizer). راجع [~SiglipImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) و[~SiglipTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipTokenizer) لمزيد من المعلومات. #### __call__[[transformers.SiglipProcessor.__call__]] ```python __call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L659) **المعاملات:** images (`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 بين 0 و255. 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. videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`، *اختياري*) : الفيديو المراد معالجته مسبقًا. يتوقع إدخال فيديو واحد أو دفعة من الفيديوهات بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر فيديوهات بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`. audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`، *اختياري*) : الصوت أو مجموعة الأصوات التي يجب تجهيزها. يمكن أن يكون كل صوت مصفوفة NumPy أو متجه PyTorch. في حالة استخدام مصفوفة NumPy/متجه PyTorch، يجب أن يكون شكل كل صوت (C, T)، حيث C هو عدد القنوات، وT هو طول العينة للصوت. 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. ## SiglipModel[[transformers.SiglipModel]] #### transformers.SiglipModel[[transformers.SiglipModel]] ```python transformers.SiglipModel(config: SiglipConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/modeling_siglip.py#L647) **المعاملات:** config ([SiglipConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipConfig)) : 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 Siglip 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.SiglipModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, return_loss: bool | None = None, interpolate_pos_encoding: bool = False, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/modeling_siglip.py#L737) **المعاملات:** input_ids (`torch.LongTensor` 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 [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor). راجع [SiglipImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([SiglipProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipProcessor) يستخدم [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) 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) 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) return_loss (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إرجاع خسارة التباينية أم لا. interpolate_pos_encoding (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استيفاء ترميزات المواقع المُدرَّبة مسبقًا. **يعيد:** `SiglipOutput` أو `tuple(torch.Tensor)` `SiglipOutput` أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعدادات ([SiglipConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipConfig)) والمدخلات. تتجاوز طريقة [SiglipModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipModel) 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` of shape `(1,)`, *اختياري*, يُعاد عندما تكون `return_loss` هي `True`) -- خسارة تباينية (Contrastive loss) لتقدير التشابه بين الصورة والنص. - **logits_per_image** (`torch.Tensor` من الشكل `(image_batch_size, text_batch_size)`) -- درجات ضرب النقطة المُقيَّسة بين `image_embeds` و`text_embeds`. وهذا يمثل درجات التشابه بين الصورة والنص. - **logits_per_text** (`torch.Tensor` من الشكل `(text_batch_size, image_batch_size)`) -- درجات ضرب النقطة المُقيَّسة بين `text_embeds` و`image_embeds`. تمثل هذه الدرجات درجات التشابه بين النص والصورة. - **text_embeds** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, output_dim`) -- تمثيلات النص (embeddings) التي تم الحصول عليها من خلال تطبيق طبقة الإسقاط (projection layer) على المخرجات المجمعة (pooled output) لـ [SiglipTextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipTextModel). - **image_embeds** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, output_dim`) -- تمثيلات الصور التي تم الحصول عليها من خلال تطبيق طبقة الإسقاط على المخرجات المجمعة لـ [SiglipVisionModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipVisionModel). - **text_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling`، *اختياري*) -- مخرجات [SiglipTextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipTextModel). - **vision_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling`، *اختياري*) -- مخرجات [SiglipVisionModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipVisionModel). أمثلة: ```python >>> from PIL import Image >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> from transformers import AutoProcessor, AutoModel >>> import torch >>> model = AutoModel.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") >>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" >>> with httpx.stream("GET", url) as response: ... image = Image.open(BytesIO(response.read())) >>> texts = ["a photo of 2 cats", "a photo of 2 dogs"] >>> # important: we pass `padding=max_length` since the model was trained with this >>> inputs = processor(text=texts, images=image, padding="max_length", return_tensors="pt") >>> with torch.no_grad(): ... outputs = model(**inputs) >>> logits_per_image = outputs.logits_per_image >>> probs = torch.sigmoid(logits_per_image) # these are the probabilities >>> print(f"{probs[0][0]:.1%} that image 0 is '{texts[0]}'") 31.9% that image 0 is 'a photo of 2 cats' ``` #### get_text_features[[transformers.SiglipModel.get_text_features]] ```python get_text_features(input_ids: Tensor, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/modeling_siglip.py#L672) **المعاملات:** input_ids (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`) : 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) 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.Tensor` 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) **يعيد:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 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 ([SiglipConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipConfig)) والمدخلات. - **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. - **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب. - **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. أمثلة: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel >>> import torch >>> model = AutoModel.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") >>> # important: make sure to set padding="max_length" as that's how the model was trained >>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding="max_length", return_tensors="pt") >>> with torch.no_grad(): ... text_features = model.get_text_features(**inputs) ``` #### get_image_features[[transformers.SiglipModel.get_image_features]] ```python get_image_features(pixel_values: Tensor, interpolate_pos_encoding: bool = False, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/modeling_siglip.py#L703) **المعاملات:** pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor). راجع [SiglipImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([SiglipProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipProcessor) يستخدم [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) لمعالجة الصور). interpolate_pos_encoding (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استيفاء ترميزات المواقع المُدرَّبة مسبقًا. **يعيد:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 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 ([SiglipConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipConfig)) والمدخلات. - **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. - **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب. - **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. أمثلة: ```python >>> import torch >>> from transformers import AutoProcessor, AutoModel >>> from transformers.image_utils import load_image >>> model = AutoModel.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") >>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" >>> image = load_image(url) >>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt") >>> with torch.no_grad(): ... image_features = model.get_image_features(**inputs) ``` ## SiglipTextModel[[transformers.SiglipTextModel]] #### transformers.SiglipTextModel[[transformers.SiglipTextModel]] ```python transformers.SiglipTextModel(config: SiglipTextConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/modeling_siglip.py#L471) **المعاملات:** config ([SiglipTextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipTextConfig)) : 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 النص من SigLIP دون أي رأس أو إسقاط 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.SiglipTextModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/modeling_siglip.py#L488) **المعاملات:** 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) 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.Tensor` 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) **يعيد:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 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 ([SiglipConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipConfig)) والمدخلات. تتجاوز طريقة [SiglipTextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipTextModel) 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. - **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب. - **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. أمثلة: ```python >>> from transformers import AutoTokenizer, SiglipTextModel >>> model = SiglipTextModel.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") >>> # important: make sure to set padding="max_length" as that's how the model was trained >>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding="max_length", return_tensors="pt") >>> outputs = model(**inputs) >>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state >>> pooled_output = outputs.pooler_output # pooled (EOS token) states ``` ## SiglipVisionModel[[transformers.SiglipVisionModel]] #### transformers.SiglipVisionModel[[transformers.SiglipVisionModel]] ```python transformers.SiglipVisionModel(config: SiglipVisionConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/modeling_siglip.py#L553) **المعاملات:** config ([SiglipVisionConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipVisionConfig)) : 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 الرؤية من SigLIP دون أي رأس أو إسقاط 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.SiglipVisionModel.forward]] ```python forward(pixel_values, interpolate_pos_encoding: bool | None = False, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/modeling_siglip.py#L573) **المعاملات:** pixel_values (`` of shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor). راجع [SiglipImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([SiglipProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipProcessor) يستخدم [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) لمعالجة الصور). interpolate_pos_encoding (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استيفاء ترميزات المواقع المُدرَّبة مسبقًا. **يعيد:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو `tuple(torch.Tensor)` [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 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 ([SiglipConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipConfig)) والمدخلات. تتجاوز طريقة [SiglipVisionModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipVisionModel) 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. - **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب. - **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. أمثلة: ```python >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, SiglipVisionModel >>> model = SiglipVisionModel.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") >>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" >>> with httpx.stream("GET", url) as response: ... image = Image.open(BytesIO(response.read())) >>> inputs = processor(images=image, return_tensors="pt") >>> outputs = model(**inputs) >>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state >>> pooled_output = outputs.pooler_output # pooled features ``` ## SiglipForImageClassification[[transformers.SiglipForImageClassification]] #### transformers.SiglipForImageClassification[[transformers.SiglipForImageClassification]] ```python transformers.SiglipForImageClassification(config: SiglipConfig) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/modeling_siglip.py#L835) **المعاملات:** config ([SiglipConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipConfig)) : 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. مشفر رؤية SigLIP مع رأس تصنيف صور في الأعلى (طبقة خطية فوق الحالات المخفية النهائية المجمعة لرموز الباتش) على سبيل المثال لـ ImageNet. 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.SiglipForImageClassification.forward]] ```python forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, interpolate_pos_encoding: bool = False, **kwargs: *) ``` [المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/siglip/modeling_siglip.py#L859) **المعاملات:** 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 [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor). راجع [SiglipImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل ([SiglipProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipProcessor) يستخدم [SiglipImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipImageProcessor) لمعالجة الصور). labels (من نوع `torch.LongTensor` بأبعاد `(batch_size,)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة تصنيف/الانحدار للصور. يجب أن تكون الفهارس ضمن `[0, ..., config.num_labels - 1]`. إذا كان `config.num_labels == 1` يتم حساب خسارة الانحدار (خسارة متوسط المربع)، وإذا كان `config.num_labels > 1` يتم حساب خسارة التصنيف (الإنتروبيا المتقاطعة). interpolate_pos_encoding (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استيفاء ترميزات المواقع المُدرَّبة مسبقًا. **يعيد:** [ImageClassifierOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput) أو `tuple(torch.Tensor)` [ImageClassifierOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput) 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 ([SiglipConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipConfig)) والمدخلات. تتجاوز طريقة [SiglipForImageClassification](/docs/transformers/main/ar/model_doc/siglip#transformers.SiglipForImageClassification) 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 تقديم `labels`) -- خسارة التصنيف (أو الانحدار إذا كان config.num_labels==1). - **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, config.num_labels)`) -- درجات التصنيف (أو الانحدار إذا كان config.num_labels==1) (قبل SoftMax). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل مرحلة) بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات مخفية (تُسمى أيضًا خرائط الميزات) للنموذج عند مخرجات كل مرحلة. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة (Tuple) من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)`. أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي. أمثلة: ```python >>> from transformers import AutoImageProcessor, SiglipForImageClassification >>> import torch >>> from PIL import Image >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> torch.manual_seed(3) >>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" >>> with httpx.stream("GET", url) as response: ... image = Image.open(BytesIO(response.read())) >>> # note: we are loading a `SiglipModel` from the hub here, >>> # so the head will be randomly initialized, hence the predictions will be random if seed is not set above. >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") >>> model = SiglipForImageClassification.from_pretrained("google/siglip-base-patch16-224") >>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt") >>> outputs = model(**inputs) >>> logits = outputs.logits >>> # model predicts one of the two classes >>> predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item() >>> print("Predicted class:", model.config.id2label[predicted_class_idx]) Predicted class: LABEL_1 ```