Transformers documentation
BROS
该模型于 2021-08-10 在 HF papers 上发表，并于 2023-09-15 贡献给 Hugging Face Transformers。
BROS
概述
BROS 模型由 Teakgyu Hong、Donghyun Kim、Mingi Ji、Wonseok Hwang、Daehyun Nam 和 Sungrae Park 在 BROS: A Pre-trained Language Model Focusing on Text and Layout for Better Key Information Extraction from Documents 中提出。
BROS 是 BERT Relying On Spatiality 的缩写。它是一种仅包含编码器的 Transformer 模型，以 token 序列及其边界框作为输入，并输出隐藏状态序列。BROS 编码相对空间信息，而不是使用绝对空间信息。
它通过两个目标进行预训练：在 BERT 中使用的 token 掩码语言建模目标（TMLM），以及一种新颖的区域掩码语言建模目标（AMLM）。 在 TMLM 中，token 会被随机掩码，模型利用空间信息和其他未掩码的 token 来预测被掩码的 token。 AMLM 是 TMLM 的 2D 版本。它随机掩码文本 token，并使用与 TMLM 相同的信息进行预测，但它掩码的是文本块（区域）。
BrosForTokenClassification 在 BrosModel 之上添加了一个简单的线性层，用于预测每个 token 的标签。BrosSpadeEEForTokenClassification 在 BrosModel 之上包含 initial_token_classifier 和 subsequent_token_classifier。initial_token_classifier 用于预测每个实体的首个 token，而 subsequent_token_classifier 用于预测实体内部的下一个 token。BrosSpadeELForTokenClassification 在 BrosModel 之上包含 entity_linker。entity_linker 用于预测两个实体之间的关系。
BrosForTokenClassification 和 BrosSpadeEEForTokenClassification 本质上执行相同的功能。不过，BrosForTokenClassification 假设输入 token 已被完美序列化（由于 token 存在于二维空间中，这是一项极具挑战性的任务），而 BrosSpadeEEForTokenClassification 通过从单个 token 预测下一个连接 token，在处理序列化错误时提供了更大的灵活性。
BrosSpadeELForTokenClassification 执行实体内链接任务。如果两个实体之间存在某种关系，它会预测从一个实体的一个 token 到另一个实体的一个 token 的关系。
BROS 在 FUNSD、SROIE、CORD 和 SciTSR 等关键信息提取（KIE）基准上取得了相当或更优的结果，且无需依赖显式的视觉特征。
该论文的摘要如下：
从文档图像中进行关键信息提取（KIE）需要理解二维（2D）空间中文本的上下文和空间语义。许多近期研究试图通过开发预训练语言模型来解决该任务，这些模型专注于将文档图像的视觉特征与文本及其布局相结合。另一方面，本文通过回归基础来应对该问题：即文本与布局的有效结合。具体而言，我们提出了一种名为 BROS（BERT Relying On Spatiality）的预训练语言模型，该模型编码二维空间中文本的相对位置，并采用区域掩码策略从无标签文档中学习。凭借这种针对理解二维空间中文本而优化的训练方案，BROS 在四个 KIE 基准（FUNSD、SROIE、CORD 和 SciTSR）上展现出与以往方法相当或更优的性能，且无需依赖视觉特征。本文还揭示了 KIE 任务中的两个现实挑战——（1）最小化由错误文本顺序引起的误差，以及（2）从更少的下游示例中高效学习——并证明了 BROS 相较于以往方法的优越性。*
使用技巧与示例
- forward() 需要
input_ids和bbox（边界框）。每个边界框应采用 (x0, y0, x1, y1) 格式（左上角，右下角）。边界框的获取取决于外部 OCR 系统。x坐标应根据文档图像宽度进行归一化，y坐标应根据文档图像高度进行归一化。
def expand_and_normalize_bbox(bboxes, doc_width, doc_height):
# here, bboxes are numpy array
# Normalize bbox -> 0 ~ 1
bboxes[:, [0, 2]] = bboxes[:, [0, 2]] / width
bboxes[:, [1, 3]] = bboxes[:, [1, 3]] / height- [
~transformers.BrosForTokenClassification.forward、~transformers.BrosSpadeEEForTokenClassification.forward、~transformers.BrosSpadeEEForTokenClassification.forward] 不仅需要input_ids和bbox，还需要box_first_token_mask来计算损失。它是一个掩码，用于过滤掉每个框中非首个的 token。你可以在从单词创建input_ids时保存边界框的起始 token 索引，从而获得该掩码。你可以使用以下代码生成box_first_token_mask：
def make_box_first_token_mask(bboxes, words, tokenizer, max_seq_length=512):
box_first_token_mask = np.zeros(max_seq_length, dtype=np.bool_)
# encode(tokenize) each word from words (list[str])
input_ids_list: list[list[int]] = [tokenizer.encode(e, add_special_tokens=False) for e in words]
# get the length of each box
tokens_length_list: list[int] = [len(l) for l in input_ids_list]
box_end_token_indices = np.array(list(itertools.accumulate(tokens_length_list)))
box_start_token_indices = box_end_token_indices - np.array(tokens_length_list)
# filter out the indices that are out of max_seq_length
box_end_token_indices = box_end_token_indices[box_end_token_indices < max_seq_length - 1]
if len(box_start_token_indices) > len(box_end_token_indices):
box_start_token_indices = box_start_token_indices[: len(box_end_token_indices)]
# set box_start_token_indices to True
box_first_token_mask[box_start_token_indices] = True
return box_first_token_mask
资源
- 演示脚本可在此处找到。
BrosConfig
class transformers.BrosConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 30522hidden_size: int = 768num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12intermediate_size: int = 3072hidden_act: str = 'gelu'hidden_dropout_prob: float | int = 0.1attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.1max_position_embeddings: int = 512type_vocab_size: int = 2initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 1e-12pad_token_id: int | None = 0dim_bbox: int = 8bbox_scale: float = 100.0n_relations: int = 1classifier_dropout_prob: float | int = 0.1is_decoder: bool = Falseadd_cross_attention: bool = False )
参数
- vocab_size (
int，可选，默认为30522) — 模型的词汇表大小。定义了input_ids可以表示的不同 token 数量。 - hidden_size (
int，可选，默认为768) — 隐藏表示的维度。 - num_hidden_layers (
int, 可选, 默认为12) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int，可选，默认为12) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - intermediate_size (
int，可选，默认为3072) — MLP 表示的维度。 - hidden_act (
str，可选，默认为gelu) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、"relu"、"silu"等。 - hidden_dropout_prob (
Union[float, int]，可选，默认为0.1) — 嵌入层、编码器和池化层中所有全连接层的 dropout 概率。 - attention_probs_dropout_prob (
Union[float, int]，可选，默认为0.1) — 注意力概率的 dropout 比率。 - max_position_embeddings (
int，可选，默认为512) — 该模型可能使用的最大序列长度。 - type_vocab_size (
int，可选，默认为2) —token_type_ids的词汇表大小。 - initializer_range (
float，可选，默认为0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - layer_norm_eps (
float，可选，默认为1e-12) — 层归一化层所使用的 epsilon 值。 - pad_token_id (
int, 可选，默认为0) — 词表中用于填充的 token id。 - dim_bbox (
int，可选，默认为 8) — 边界框坐标的维度。(x0, y1, x1, y0, x1, y1, x0, y1) - bbox_scale (
float，可选，默认值为 100.0) — 边界框坐标的缩放因子。 - n_relations (
int，可选，默认为 1) — SpadeEE（实体抽取）和 SpadeEL（实体链接）头部的关系数量。 - classifier_dropout_prob (
Union[float, int]，可选，默认为0.1) — 分类器的 dropout 比率。 - is_decoder (
bool，可选，默认为False) — 指示该模型是否用作解码器。如果为False，则模型用作编码器。 - add_cross_attention (
bool，可选，默认为False) — 是否应在模型中添加交叉注意力层。
这是用于存储 BrosModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Bros 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将生成与 jinho8345/bros-base-uncased 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
示例：
>>> from transformers import BrosConfig, BrosModel
>>> # Initializing a BROS jinho8345/bros-base-uncased style configuration
>>> configuration = BrosConfig()
>>> # Initializing a model from the jinho8345/bros-base-uncased style configuration
>>> model = BrosModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configBrosProcessor
class transformers.BrosProcessor
< source >( tokenizer = None**kwargs )
构建一个 BrosProcessor，它将分词器封装为单个处理器。
BrosProcessor 提供了 BertTokenizer 的所有功能。有关更多信息，请参阅 ~BertTokenizer。
__call__
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = Nonevideos: 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] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )
参数
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], 可选) — 要预处理的图像。期望输入单张图像或一批图像，其像素值范围为 0 到 255。如果传入的图像像素值在 0 到 1 之间，请设置do_rescale=False。 - text (
Union[str, list[str], list[list[str]]]，可选) — 要编码的序列或序列批次。每个序列可以是字符串或字符串列表（预分词字符串）。如果传入预分词输入，请设置is_split_into_words=True，以避免与批量输入产生歧义。 - 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]]], 可选) — 要预处理的视频。期望输入单个视频或一批视频，其像素值范围为 0 到 255。如果传入的像素值在 0 到 1 之间，请设置do_rescale=False。 - audio (
Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], 可选) — 要准备处理的音频或音频批次。每个音频可以是 NumPy 数组或 PyTorch 张量。 如果为 NumPy 数组/PyTorch 张量，每个音频的形状应为 (C, T)，其中 C 为通道数，T 为音频的采样长度。 - return_tensors (
str或 TensorType, 可选) — 如果设置，将返回特定框架的张量。可接受的值为：'pt'：返回 PyTorchtorch.Tensor对象。'np'：返回 NumPynp.ndarray对象。
- **kwargs (ProcessingKwargs，可选) — 每种模态（文本、图像、视频、音频）的额外处理选项。模型特定参数已在上方列出；有关支持参数的完整列表，请参阅 TypedDict 类。
BrosModel
class transformers.BrosModel
< source >( config: BrosConfigadd_pooling_layer = True )
参数
- config (BrosConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
- add_pooling_layer (
bool，可选，默认为True) — 是否添加池化层
未添加任何特定头部的裸 Bros 模型，直接输出原始隐藏状态。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonebbox: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中各 token 在词表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- bbox (
'torch.Tensor'，形状为 ‘(batch_size, num_boxes, 4)’） — 输入序列中每个 token 的边界框坐标。每个边界框是一个包含四个值 (x1, y1, x2, y2) 的列表，其中 (x1, y1) 是边界框的左上角，(x2, y2) 是边界框的右下角。 - attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段标记索引。索引取自[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - encoder_hidden_states (
torch.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 编码器最后一层输出的隐藏状态序列。如果模型被配置为解码器，则用于交叉注意力。 - encoder_attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免对编码器输入中的填充 token 索引执行注意力机制的掩码。如果模型被配置为解码器，此掩码将用于交叉注意力。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
返回值
BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或 tuple(torch.Tensor)
一个 BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（BrosConfig）和输入。
BrosModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
last_hidden_state（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。pooler_output (
torch.Tensor，形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列中第一个 token（分类 token）的最后一层隐藏状态，经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后得到。例如，对于 BERT 系列模型，这返回的是分类 token 经过线性层和 tanh 激活函数处理后的结果。线性层的权重在预训练期间通过下一句预测（分类）目标进行训练。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
cross_attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True且config.add_cross_attention=True，或当config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。解码器交叉注意力层在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于在交叉注意力头中计算加权平均值。
past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及如果
config.is_encoder_decoder=True则还包括交叉注意力块中的键和值），可用于（参见past_key_values输入）加速顺序解码。
示例：
>>> import torch
>>> from transformers import BrosProcessor, BrosModel
>>> processor = BrosProcessor.from_pretrained("jinho8345/bros-base-uncased")
>>> model = BrosModel.from_pretrained("jinho8345/bros-base-uncased")
>>> encoding = processor("Hello, my dog is cute", add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
>>> bbox = torch.tensor([[[0, 0, 1, 1]]]).repeat(1, encoding["input_ids"].shape[-1], 1)
>>> encoding["bbox"] = bbox
>>> outputs = model(**encoding)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_stateBrosForTokenClassification
class transformers.BrosForTokenClassification
< source >( config: BrosConfig )
参数
- config (BrosConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
在 Bros transformer 之上添加一个用于 token 分类的头部（即在隐藏状态输出之上添加一个线性层），例如用于命名实体识别（NER）任务。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonebbox: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonebbox_first_token_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → TokenClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中各 token 在词表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- bbox (
'torch.Tensor'，形状为 ‘(batch_size, num_boxes, 4)’） — 输入序列中每个 token 的边界框坐标。每个边界框是一个包含四个值 (x1, y1, x2, y2) 的列表，其中 (x1, y1) 是边界框的左上角，(x2, y2) 是边界框的右下角。 - attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- bbox_first_token_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于指示每个边界框第一个 token 的掩码。掩码值在[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段标记索引。索引取自[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - labels（形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选） — 用于计算 token 分类损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。
返回值
TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.Tensor)
一个 TokenClassifierOutput 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（BrosConfig）和输入。
BrosForTokenClassification 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss（形状为
(1,)的torch.Tensor，可选，在提供labels时返回） — 分类损失。logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.num_labels)的torch.Tensor）— 分类分数（SoftMax 之前）。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> import torch
>>> from transformers import BrosProcessor, BrosForTokenClassification
>>> processor = BrosProcessor.from_pretrained("jinho8345/bros-base-uncased")
>>> model = BrosForTokenClassification.from_pretrained("jinho8345/bros-base-uncased")
>>> encoding = processor("Hello, my dog is cute", add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
>>> bbox = torch.tensor([[[0, 0, 1, 1]]]).repeat(1, encoding["input_ids"].shape[-1], 1)
>>> encoding["bbox"] = bbox
>>> outputs = model(**encoding)BrosSpadeEEForTokenClassification
class transformers.BrosSpadeEEForTokenClassification
< source >( config: BrosConfig )
参数
- config (BrosConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
在隐藏状态输出之上添加了一个用于 token 分类的头部（包括 initial_token_layers 和 subsequent_token_layer）的 Bros 模型，例如用于命名实体识别（NER）任务。initial_token_classifier 用于预测每个实体的第一个 token，而 subsequent_token_classifier 用于预测实体内的后续 token。与 BrosForTokenClassification 相比，该模型对序列化错误更具鲁棒性，因为它基于单个 token 预测下一个 token。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonebbox: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonebbox_first_token_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinitial_token_labels: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonesubsequent_token_labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BrosSpadeOutput or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中各 token 在词表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- bbox (
'torch.Tensor'，形状为 ‘(batch_size, num_boxes, 4)’） — 输入序列中每个 token 的边界框坐标。每个边界框是一个包含四个值 (x1, y1, x2, y2) 的列表，其中 (x1, y1) 是边界框的左上角，(x2, y2) 是边界框的右下角。 - attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- bbox_first_token_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于指示每个边界框第一个 token 的掩码。掩码值在[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段标记索引。索引取自[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - initial_token_labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 初始 token 分类的标签。 - subsequent_token_labels（形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 后续 token 分类的标签。
返回值
BrosSpadeOutput 或 tuple(torch.Tensor)
BrosSpadeOutput 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（BrosConfig）和输入。
BrosSpadeEEForTokenClassification 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss（形状为
(1,)的torch.Tensor，可选，在提供labels时返回） — 分类损失。initial_token_logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.num_labels)的torch.Tensor）— 实体初始 token 的分类分数（SoftMax 之前）。subsequent_token_logits（形状为
(batch_size, sequence_length, sequence_length+1)的torch.Tensor）— 实体序列 token 的分类分数（SoftMax 之前）。hidden_states (
tuple[torch.Tensor]，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每个层输出的一个张量），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple[torch.Tensor]，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> import torch
>>> from transformers import BrosProcessor, BrosSpadeEEForTokenClassification
>>> processor = BrosProcessor.from_pretrained("jinho8345/bros-base-uncased")
>>> model = BrosSpadeEEForTokenClassification.from_pretrained("jinho8345/bros-base-uncased")
>>> encoding = processor("Hello, my dog is cute", add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
>>> bbox = torch.tensor([[[0, 0, 1, 1]]]).repeat(1, encoding["input_ids"].shape[-1], 1)
>>> encoding["bbox"] = bbox
>>> outputs = model(**encoding)BrosSpadeELForTokenClassification
class transformers.BrosSpadeELForTokenClassification
< source >( config: BrosConfig )
参数
- config (BrosConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
在顶部添加一个用于实体链接的 token 分类头（即在隐藏状态输出之上添加一个 entity_linker 层）的 Bros 模型，例如用于实体链接。entity_linker 用于预测实体内部链接（从一个实体到另一个实体）。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonebbox: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonebbox_first_token_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonetoken_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → TokenClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中各 token 在词表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- bbox (
'torch.Tensor'，形状为 ‘(batch_size, num_boxes, 4)’） — 输入序列中每个 token 的边界框坐标。每个边界框是一个包含四个值 (x1, y1, x2, y2) 的列表，其中 (x1, y1) 是边界框的左上角，(x2, y2) 是边界框的右下角。 - attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- bbox_first_token_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于指示每个边界框第一个 token 的掩码。掩码值在[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- token_type_ids (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于指示输入中第一和第二部分的片段标记索引。索引取自[0, 1]:- 0 对应 sentence A 标记，
- 1 对应于 sentence B 标记。
- position_ids (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - labels（形状为
(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选） — 用于计算 token 分类损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。
返回值
TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.Tensor)
一个 TokenClassifierOutput 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（BrosConfig）和输入。
BrosSpadeELForTokenClassification 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss（形状为
(1,)的torch.Tensor，可选，在提供labels时返回） — 分类损失。logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.num_labels)的torch.Tensor）— 分类分数（SoftMax 之前）。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> import torch
>>> from transformers import BrosProcessor, BrosSpadeELForTokenClassification
>>> processor = BrosProcessor.from_pretrained("jinho8345/bros-base-uncased")
>>> model = BrosSpadeELForTokenClassification.from_pretrained("jinho8345/bros-base-uncased")
>>> encoding = processor("Hello, my dog is cute", add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
>>> bbox = torch.tensor([[[0, 0, 1, 1]]]).repeat(1, encoding["input_ids"].shape[-1], 1)
>>> encoding["bbox"] = bbox
>>> outputs = model(**encoding)