# ImageGPT ## 개요 ImageGPT 모델은 Mark Chen, Alec Radford, Rewon Child, Jeffrey Wu, Heewoo Jun, David Luan, Ilya Sutskever가 [Generative Pretraining from Pixels](https://openai.com/blog/image-gpt)에서 제안했습니다. ImageGPT(iGPT)는 다음 픽셀 값을 예측하도록 학습된 GPT-2와 유사한 모델로, 무조건적 이미지 생성과 조건부 이미지 생성을 모두 지원합니다. [논문](https://cdn.openai.com/papers/Generative_Pretraining_from_Pixels_V1_ICML.pdf)의 초록은 다음과 같습니다: *자연어의 비지도 표현 학습에서 이루어진 진보에 영감을 받아, 유사한 모델이 이미지에도 유용한 표현을 학습할 수 있는지 살펴봅니다. 2D 입력 구조에 대한 지식을 포함하지 않고, 픽셀을 오토레그레시브하게 예측하도록 시퀀스 Transformer를 학습합니다. 레이블 없이 저해상도 ImageNet으로 학습했음에도 불구하고, GPT-2 규모의 모델이 선형 프로빙, 파인튜닝, 저데이터 분류로 측정할 때 강력한 이미지 표현을 학습한다는 것을 발견했습니다. CIFAR-10에서 선형 프로빙으로 96.3%의 정확도를 달성하여 지도형 Wide ResNet을 능가했으며, 전체 파인튜닝으로 99.0%의 정확도를 달성하여 최상위 지도형 사전 학습 모델과匹敵했습니다. 또한 VQVAE 인코딩 대신 픽셀을 대체하여 ImageNet의 자기지도 벤치마크와 경쟁할 수 있었으며, 우리 특징의 선형 프로빙에서 69.0%의 top-1 정확도를 달성했습니다.* drawing 접근 방식 요약. [원본 논문](https://cdn.openai.com/papers/Generative_Pretraining_from_Pixels_V2.pdf)에서 가져왔습니다. 이 모델은 [nielsr](https://huggingface.co/nielsr)가 [이 이슈](https://github.com/openai/image-gpt/issues/7)를 기반으로 기여했습니다. 원본 코드는 [여기](https://github.com/openai/image-gpt)에서 찾을 수 있습니다. ## 사용 팁 - ImageGPT는 [GPT-2](gpt2)와 거의 동일하지만, 활성화 함수로 "quick gelu"를 사용하고 레이어 정규화 레이어가 입력의 평균을 0으로 맞추지 않는다는 점이 다릅니다. 또한 ImageGPT에는 입력 및 출력 임베딩의 가중치 공유가 없습니다. - Transformers의 어텐션 메커니즘은 시퀀스 길이에 따라 시간 및 메모리 요구량이 제곱으로 증가하기 때문에, 저자들은 32x32, 64x64와 같은 더 작은 입력 해상도로 ImageGPT를 사전 학습했습니다. 그러나 0..255 범위의 32x32x3=3072개 토큰 시퀀스를 Transformer에 입력하는 것은 여전히 허용할 수 없을 정도로 큽니다. 따라서 저자들은 (R,G,B) 픽셀 값에 k=512인 k-means 클러스터링을 적용했습니다. 이렇게 하면 시퀀스 길이는 32*32 = 1024로 줄지만, 이제 값의 범위는 0..511의 정수가 됩니다. 즉, 더 큰 임베딩 행렬이라는 대가를 치르면서 시퀀스 길이를 줄이는 것입니다. 다시 말해, ImageGPT의 어휘 크기는 512이며, 모든 시퀀스의 시작 부분에 사용되는 특수한 "문장 시작"(SOS) 토큰 1개를 포함합니다. [ImageGPTImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTImageProcessor)를 사용하여 모델을 위한 이미지를 준비할 수 있습니다. - 완전히 비지도 방식으로 사전 학습되었음에도 불구하고(즉, 라벨을 사용하지 않음에도 불구하고), ImageGPT는 이미지 분류와 같은 다운스트림 작업에 유용한 상당히 성능이 좋은 이미지 특징을 생성합니다. 저자들은 네트워크 중간 부분의 특징이 가장 성능이 좋으며, 이를 그대로 사용하여 선형 모델(예: sklearn 로지스틱 회귀 모델)을 학습시킬 수 있음을 보여주었습니다. 이 방법은 "linear probing"이라고도 불립니다. 특징을 얻으려면 먼저 이미지를 모델에 전달한 다음 `output_hidden_states=True`를 지정하고, 원하는 레이어의 hidden states에 대해 average-pooling을 수행하면 됩니다. - 대신 BERT와 유사하게 다운스트림 데이터셋을 사용하여 전체 모델을 추가로 파인튜닝할 수도 있습니다. 이를 위해 [ImageGPTForImageClassification](/docs/transformers/main/ko/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTForImageClassification)를 사용할 수 있습니다. - ImageGPT는 다양한 크기로 제공됩니다: ImageGPT-small, ImageGPT-medium, ImageGPT-large가 있습니다. 저자들은 XL 변형도 학습했지만 공개하지 않았습니다. 크기에 따른 차이는 다음 표에 요약되어 있습니다: | **모델 변형** | **깊이** | **숨겨진 크기** | **디코더 숨김 크기** | **파라미터 (M)** | **ImageNet-1k Top 1** | |---|---|---|---|---|---| | MiT-b0 | [2, 2, 2, 2] | [32, 64, 160, 256] | 256 | 3.7 | 70.5 | | MiT-b1 | [2, 2, 2, 2] | [64, 128, 320, 512] | 256 | 14.0 | 78.7 | | MiT-b2 | [3, 4, 6, 3] | [64, 128, 320, 512] | 768 | 25.4 | 81.6 | | MiT-b3 | [3, 4, 18, 3] | [64, 128, 320, 512] | 768 | 45.2 | 83.1 | | MiT-b4 | [3, 8, 27, 3] | [64, 128, 320, 512] | 768 | 62.6 | 83.6 | | MiT-b5 | [3, 6, 40, 3] | [64, 128, 320, 512] | 768 | 82.0 | 83.8 | ## 리소스 ImageGPT를 시작하는 데 도움이 되는 공식 Hugging Face 및 커뮤니티(🌎로 표시) 리소스 목록입니다. - ImageGPT 데모 노트북은 [여기](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/tree/master/ImageGPT)에서 확인할 수 있습니다. - 이 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/image_classification.ipynb)은 [ImageGPTForImageClassification](/docs/transformers/main/ko/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTForImageClassification)을 지원합니다. - 참고: [이미지 분류 작업 가이드](../tasks/image_classification) 여기에 포함할 리소스를 제출하고 싶으시면 Pull Request를 열어 주시면 검토하겠습니다! 기존 리소스와 중복되지 않고 새로운 것을 보여주는 것이 이상적입니다. ## ImageGPTConfig[[transformers.ImageGPTConfig]] #### transformers.ImageGPTConfig[[transformers.ImageGPTConfig]] ```python transformers.ImageGPTConfig(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 = 513, n_positions: int = 1024, n_embd: int = 512, n_layer: int = 24, n_head: int = 8, n_inner: int | None = None, activation_function: str = 'quick_gelu', resid_pdrop: float | int = 0.1, embd_pdrop: float | int = 0.1, attn_pdrop: float | int = 0.1, layer_norm_epsilon: float = 1e-05, initializer_range: float = 0.02, scale_attn_weights: bool = True, use_cache: bool = True, tie_word_embeddings: bool = False, scale_attn_by_inverse_layer_idx: bool = False, reorder_and_upcast_attn: bool = False, add_cross_attention: bool = False, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/imagegpt/configuration_imagegpt.py#L24) **매개변수:** vocab_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `513`) : 모델의 어휘 크기입니다. `input_ids`로 표현할 수 있는 서로 다른 토큰의 수를 정의합니다. n_positions (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1024`) : 이 모델이 사용될 수 있는 최대 시퀀스 길이입니다. n_embd (`int`, *선택 사항*, 기본값 `512`) : 임베딩 및 숨겨진 상태의 차원. n_layer (`int`, *선택 사항*, 기본값 `24`) : Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수. n_head (`int`, *선택 사항*, 기본값 `8`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다. n_inner (`int`, *선택 사항*) : MLP 표현의 차원. activation_function (`str`, *선택 사항*, 기본값 `quick_gelu`) : 디코더의 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어 `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다. resid_pdrop (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.1`) : 임베딩, 인코더, 풀러의 모든 완전 연결 계층에 적용되는 dropout 확률입니다. embd_pdrop (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.1`) : 임베딩에 적용할 dropout 비율입니다. attn_pdrop (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.1`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다. layer_norm_epsilon (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-05`) : layer normalization 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다. initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.02`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다. scale_attn_weights (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 임베딩을 sqrt(d_model)로 나누어 스케일링할지 여부. use_cache (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델이 마지막 key/values attention을 반환할지 여부입니다(모든 모델에서 사용되지 않음). `config.is_decoder=True`인 경우 또는 모델이 decoder-only 생성 모델인 경우에만 관련이 있습니다. tie_word_embeddings (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 모델의 `tied_weights_keys` 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부. scale_attn_by_inverse_layer_idx (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : `1 / layer_idx + 1`로 attention weights를 추가로 스케일링할지 여부. reorder_and_upcast_attn (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 혼합 정밀도로 학습할 때 어텐션(내적)을 계산하기 전에 키(K)를 스케일링하고, 어텐션 내적/softmax를 float()로 업캐스트할지 여부. add_cross_attention (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 모델에 cross-attention 레이어를 추가할지 여부. pad_token_id (`int`, *선택 사항*) : 어휘에서 패딩에 사용되는 토큰 ID입니다. bos_token_id (`int`, *선택 사항*) : 어휘에서 스트림 시작에 사용되는 토큰 ID입니다. eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *선택*) : 어휘에서 스트림 종료에 사용되는 토큰 ID입니다. 이것은 ImageGPTModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Imagegpt 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 [openai/imagegpt-small](https://huggingface.co/openai/imagegpt-small)의 구성과 유사한 구성이 생성됩니다. Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요. 예: ```python >>> from transformers import ImageGPTConfig, ImageGPTModel >>> # Initializing a ImageGPT configuration >>> configuration = ImageGPTConfig() >>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration >>> model = ImageGPTModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## ImageGPTImageProcessor[[transformers.ImageGPTImageProcessor]] #### transformers.ImageGPTImageProcessor[[transformers.ImageGPTImageProcessor]] ```python transformers.ImageGPTImageProcessor(clusters: typing.Union[list, numpy.ndarray, torch.Tensor, NoneType] = None, **kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/imagegpt/image_processing_imagegpt.py#L82) **매개변수:** clusters (`np.ndarray` 또는 `list[list[int]]` 또는 `torch.Tensor`, *선택 사항*) : 색상 양자화 시 사용할 색상 클러스터로, 형태는 `(n_clusters, 3)`입니다. `preprocess`의 `clusters`로 재정의할 수 있습니다. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 RGB로 변환할지 여부. do_resize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 리사이즈할지 여부. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, 기본값 `{'height' : 256, 'width': 256}`): 모델에 대한 최대 입력 차원을 설명합니다. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 설정할지 여부. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop`를 적용한 후의 출력 이미지 크기. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, 기본값 `2`) : 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. 이는 `PILImageResampling` enum 중 하나일 수 있습니다. `do_resize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 다시 스케일링할지 여부. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `0.00392156862745098`) : `do_rescale`이 `True`로 설정된 경우 이미지를 재조정하는 데 사용되는 재조정 계수입니다. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 정규화할지 여부. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*, 기본값은 `[0.5, 0.5, 0.5]`) : 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*, 기본값 `[0.5, 0.5, 0.5]`) : 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_pad (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 이미지를 패딩할 `{"height": int, "width" int}` 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. `pad_size`가 제공되지 않으면, 이미지는 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. `do_pad=True.`일 때만 적용됩니다. do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 중앙 크롭할지 여부. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : `ChannelDimension.FIRST`만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정하지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: - `"channels_first"` 또는 `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 형식의 이미지. - `"channels_last"` 또는 `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 형식의 이미지. - `"none"` 또는 `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 형식의 이미지. device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 비디오를 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 비디오에서 장치를 추론합니다. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. clusters (`np.ndarray`, *kwargs* 또는 `list[list[int]]` 또는 `torch.Tensor`, *선택 사항*, 기본값은 `self.clusters`) : 컬러 양자화 시 사용할 컬러 클러스터로, 형태는 `(n_clusters, 3)`입니다. `preprocess`의 `clusters`로 재정의할 수 있습니다. do_color_quantize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `self.do_color_quantize`) : 연속 픽셀 값을 이산 클러스터 인덱스로 변환하기 위해 컬러 양자화를 적용할지 여부를 제어합니다. True인 경우 각 픽셀은 가장 가까운 색상 클러스터에 할당되어 ImageGPT의 이산 토큰 모델링을 가능하게 합니다. ImageGPTImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다. #### preprocess[[transformers.ImageGPTImageProcessor.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: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **매개변수:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위로 이루어진 이미지를 전달하는 경우 `do_rescale=False`로 설정하세요. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *선택*) : 추가 이미지 형식 입력을 전처리할 때 사용하는 개발자 플래그입니다. 입력을 kwarg로 전달하는 것이 작동하지 않을 때만 사용하세요. 예를 들어, `preprocess(images, masks=masks)`가 권장되는 방식이지만 일부 모델에서는 인자 우선순위 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 대신 `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})`를 사용할 수 있습니다. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 RGB로 변환할지 여부. do_resize (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 리사이즈할지 여부. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *선택*) : size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop`를 적용한 후의 출력 이미지 크기. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. `PILImageResampling` enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. `do_resize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 다시 스케일링할지 여부. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *선택*) : `do_rescale`가 `True`로 설정된 경우 이미지를 재조정하는 데 사용되는 재조정 계수입니다. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 정규화할지 여부. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*) : 정규화에 사용할 이미지 평균값. `do_normalize`이 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*) : 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_pad (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 이미지를 패딩할 `{"height": int, "width" int}` 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. `pad_size`가 제공되지 않으면, 이미지는 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. `do_pad=True.`일 때만 적용됩니다. do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 중앙 크롭할지 여부. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : `ChannelDimension.FIRST`만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정하지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: - `"channels_first"` 또는 `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 형식의 이미지. - `"channels_last"` 또는 `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 형식의 이미지. - `"none"` 또는 `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 형식의 이미지. device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 비디오를 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 비디오에서 장치를 추론합니다. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. **반환값:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- __call__ 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리('pixel_values' 등). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *선택 사항*) -- 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type을 지정할 수 있습니다. 이미지 또는 이미지 배치(batch)를 전처리합니다. ## ImageGPTImageProcessorPil[[transformers.ImageGPTImageProcessorPil]] #### transformers.ImageGPTImageProcessorPil[[transformers.ImageGPTImageProcessorPil]] ```python transformers.ImageGPTImageProcessorPil(clusters: list | np.ndarray | torch.Tensor | None = None, **kwargs: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/imagegpt/image_processing_pil_imagegpt.py#L69) **매개변수:** clusters (`np.ndarray` 또는 `list[list[int]]` 또는 `torch.Tensor`, *선택 사항*) : 색상 양자화 시 사용할 색상 클러스터로, 형태는 `(n_clusters, 3)`입니다. `preprocess`의 `clusters`로 재정의할 수 있습니다. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 RGB로 변환할지 여부. do_resize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 리사이즈할지 여부. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, 기본값 `{'height' : 256, 'width': 256}`): 모델에 대한 최대 입력 차원을 설명합니다. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 설정할지 여부. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop`를 적용한 후의 출력 이미지 크기. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, 기본값 `2`) : 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. 이는 `PILImageResampling` enum 중 하나일 수 있습니다. `do_resize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 다시 스케일링할지 여부. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `0.00392156862745098`) : `do_rescale`이 `True`로 설정된 경우 이미지를 재조정하는 데 사용되는 재조정 계수입니다. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 정규화할지 여부. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*, 기본값은 `[0.5, 0.5, 0.5]`) : 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*, 기본값 `[0.5, 0.5, 0.5]`) : 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_pad (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 이미지를 패딩할 `{"height": int, "width" int}` 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. `pad_size`가 제공되지 않으면, 이미지는 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. `do_pad=True.`일 때만 적용됩니다. do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 중앙 크롭할지 여부. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : `ChannelDimension.FIRST`만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정하지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: - `"channels_first"` 또는 `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 형식의 이미지. - `"channels_last"` 또는 `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 형식의 이미지. - `"none"` 또는 `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 형식의 이미지. device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 비디오를 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 비디오에서 장치를 추론합니다. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. clusters (`np.ndarray`, *kwargs* 또는 `list[list[int]]` 또는 `torch.Tensor`, *선택 사항*, 기본값은 `self.clusters`) : 컬러 양자화 시 사용할 컬러 클러스터로, 형태는 `(n_clusters, 3)`입니다. `preprocess`의 `clusters`로 재정의할 수 있습니다. do_color_quantize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `self.do_color_quantize`) : 연속 픽셀 값을 이산 클러스터 인덱스로 변환하기 위해 컬러 양자화를 적용할지 여부를 제어합니다. True인 경우 각 픽셀은 가장 가까운 색상 클러스터에 할당되어 ImageGPT의 이산 토큰 모델링을 가능하게 합니다. ImageGPTImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다. #### preprocess[[transformers.ImageGPTImageProcessorPil.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: *) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **매개변수:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위로 이루어진 이미지를 전달하는 경우 `do_rescale=False`로 설정하세요. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *선택*) : 추가 이미지 형식 입력을 전처리할 때 사용하는 개발자 플래그입니다. 입력을 kwarg로 전달하는 것이 작동하지 않을 때만 사용하세요. 예를 들어, `preprocess(images, masks=masks)`가 권장되는 방식이지만 일부 모델에서는 인자 우선순위 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 대신 `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})`를 사용할 수 있습니다. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 RGB로 변환할지 여부. do_resize (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 리사이즈할지 여부. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *선택*) : size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop`를 적용한 후의 출력 이미지 크기. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. `PILImageResampling` enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. `do_resize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 다시 스케일링할지 여부. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *선택*) : `do_rescale`가 `True`로 설정된 경우 이미지를 재조정하는 데 사용되는 재조정 계수입니다. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 정규화할지 여부. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*) : 정규화에 사용할 이미지 평균값. `do_normalize`이 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*) : 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. do_pad (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 이미지를 패딩할 `{"height": int, "width" int}` 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. `pad_size`가 제공되지 않으면, 이미지는 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. `do_pad=True.`일 때만 적용됩니다. do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 중앙 크롭할지 여부. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : `ChannelDimension.FIRST`만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정하지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: - `"channels_first"` 또는 `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 형식의 이미지. - `"channels_last"` 또는 `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 형식의 이미지. - `"none"` 또는 `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 형식의 이미지. device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 비디오를 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 비디오에서 장치를 추론합니다. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. **반환값:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- __call__ 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리('pixel_values' 등). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *선택 사항*) -- 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type을 지정할 수 있습니다. 이미지 또는 이미지 배치(batch)를 전처리합니다. ## ImageGPTModel[[transformers.ImageGPTModel]] #### transformers.ImageGPTModel[[transformers.ImageGPTModel]] ```python transformers.ImageGPTModel(config: ImageGPTConfig) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/imagegpt/modeling_imagegpt.py#L393) **매개변수:** config ([ImageGPTConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요. Imagegpt 모델은 특정 헤드가 위에 없는 상태에서 원시 hidden-states를 출력하는 기본 모델입니다. 이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요. 이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요. #### forward[[transformers.ImageGPTModel.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs: Any) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/imagegpt/modeling_imagegpt.py#L416) **매개변수:** input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, input_ids_length)`) : `input_ids_length` = `sequence_length` if `past_key_values` is `None` else `past_key_values.get_seq_length()` (입력 past key value states의 `sequence_length`). 어휘 사전에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 과거가 계산되지 않은 `input_ids`만 `input_ids`로 전달해야 합니다. 인덱스는 [AutoImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [ImageGPTImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요. past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다. attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다: - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다. [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다. encoder_hidden_states (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states 시퀀스입니다. 모델이 디코더로 구성된 경우 cross-attention에 사용됩니다. encoder_attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 인코더 입력의 패딩 토큰 인덱스에 대한 어텐션을 수행하지 않도록 하는 마스크입니다. 모델이 디코더로 구성된 경우 크로스 어텐션에서 이 마스크가 사용됩니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조). output_attentions (`bool`, *선택 사항*) : 모든 어텐션 레이어의 어텐션 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 `attentions`를 참조하세요. output_hidden_states (`bool`, *선택 사항*) : 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 `hidden_states` 항목을 참조하세요. return_dict (`bool`, *선택 사항*) : 일반 튜플 대신 [ModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput)를 반환할지 여부. **반환값:** [BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions) 또는 `tuple(torch.Tensor)` 구성([ImageGPTConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우). [ImageGPTModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다. `Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다. `past_key_values`가 사용되면, `(batch_size, 1, hidden_size)` 형태의 시퀀스의 마지막 hidden-state만 출력됩니다. - **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. 순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value, 그리고 `config.is_encoder_decoder=True`인 경우 크로스 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다. 각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다. - **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택*, `output_attentions=True` 또는 `config.add_cross_attention=True`가 전달되거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어당 하나씩, shape가 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`인 `torch.Tensor`의 튜플. decoder의 cross-attention 레이어에서 attention softmax를 적용한 후, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention 가중치입니다. 예: ```python >>> from transformers import AutoImageProcessor, ImageGPTModel >>> from PIL import Image >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" >>> with httpx.stream("GET", url) as response: ... image = Image.open(BytesIO(response.read())) >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("openai/imagegpt-small") >>> model = ImageGPTModel.from_pretrained("openai/imagegpt-small") >>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt") >>> outputs = model(**inputs) >>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state ``` ## ImageGPTForCausalImageModeling[[transformers.ImageGPTForCausalImageModeling]] #### transformers.ImageGPTForCausalImageModeling[[transformers.ImageGPTForCausalImageModeling]] ```python transformers.ImageGPTForCausalImageModeling(config: ImageGPTConfig) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/imagegpt/modeling_imagegpt.py#L594) **매개변수:** config ([ImageGPTConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요. 입력 임베딩과 가중치가 공유되는 선형 레이어로 구성된 언어 모델링 헤드가 위에 있는 ImageGPT 모델 트랜스포머입니다. 이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요. 이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요. #### forward[[transformers.ImageGPTForCausalImageModeling.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_hidden_states: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs: Any) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/imagegpt/modeling_imagegpt.py#L605) **매개변수:** input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, input_ids_length)`) : `input_ids_length` = `sequence_length` if `past_key_values` is `None` else `past_key_values.get_seq_length()` (입력 past key value states의 `sequence_length`). 어휘 사전에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 과거가 계산되지 않은 `input_ids`만 `input_ids`로 전달해야 합니다. 인덱스는 [AutoImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [ImageGPTImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요. past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다. attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다: - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다. [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다. encoder_hidden_states (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states 시퀀스입니다. 모델이 디코더로 구성된 경우 cross-attention에 사용됩니다. encoder_attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 인코더 입력의 패딩 토큰 인덱스에 대한 어텐션을 수행하지 않도록 하는 마스크입니다. 모델이 디코더로 구성된 경우 크로스 어텐션에서 이 마스크가 사용됩니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, input_ids_length)`, *선택 사항*) : 언어 모델링을 위한 라벨. 모델 내부에서 라벨이 **시프트(shift)됩니다**. 즉, `labels = input_ids`로 설정할 수 있습니다. 인덱스는 `[-100, 0, ..., config.vocab_size]` 범위에서 선택됩니다. `-100`으로 설정된 모든 라벨은 무시(마스크)되며, 손실은 `[0, ..., config.vocab_size]` 범위의 라벨에 대해서만 계산됩니다. use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조). output_attentions (`bool`, *선택 사항*) : 모든 어텐션 레이어의 어텐션 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 `attentions`를 참조하세요. output_hidden_states (`bool`, *선택 사항*) : 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 `hidden_states` 항목을 참조하세요. return_dict (`bool`, *선택 사항*) : 일반 튜플 대신 [ModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput)를 반환할지 여부. **반환값:** [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) 또는 `tuple(torch.Tensor)` 구성([ImageGPTConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTConfig))과 입력에 따라 다양한 요소를 포함하는 [CausalLMOutputWithCrossAttentions](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions) 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우). [ImageGPTForCausalImageModeling](/docs/transformers/main/ko/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTForCausalImageModeling)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다. `Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다. - **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택 사항*, `labels`가 제공될 때 반환됨) -- 언어 모델링 손실(다음 토큰 예측용). - **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 언어 모델링 헤드에서 생성된 예측 점수(SoftMax 적용 전 각 어휘 토큰에 대한 점수). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다. 각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다. - **cross_attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택*, `output_attentions=True`가 전달되거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, shape는 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. Attention softmax 이후의 cross attention 가중치로, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용됩니다. - **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. 순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(attention 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조). 예: ```python >>> from transformers import AutoImageProcessor, ImageGPTForCausalImageModeling >>> import torch >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("openai/imagegpt-small") >>> model = ImageGPTForCausalImageModeling.from_pretrained("openai/imagegpt-small") >>> device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") >>> model.to(device) >>> # unconditional generation of 8 images >>> batch_size = 4 >>> context = torch.full((batch_size, 1), model.config.vocab_size - 1) # initialize with SOS token >>> context = context.to(device) >>> output = model.generate( ... input_ids=context, max_length=model.config.n_positions + 1, temperature=1.0, do_sample=True, top_k=40 ... ) >>> clusters = image_processor.clusters >>> height = image_processor.size["height"] >>> width = image_processor.size["width"] >>> samples = output[:, 1:].detach().cpu().numpy() >>> samples_img = [ ... np.reshape(np.rint(127.5 * (clusters[s] + 1.0)), [height, width, 3]).astype(np.uint8) for s in samples ... ] # convert color cluster tokens back to pixels >>> f, axes = plt.subplots(1, batch_size, dpi=300) >>> for img, ax in zip(samples_img, axes): ... ax.axis("off") ... ax.imshow(img) ``` ## ImageGPTForImageClassification[[transformers.ImageGPTForImageClassification]] #### transformers.ImageGPTForImageClassification[[transformers.ImageGPTForImageClassification]] ```python transformers.ImageGPTForImageClassification(config: ImageGPTConfig) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/imagegpt/modeling_imagegpt.py#L723) **매개변수:** config ([ImageGPTConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요. 이미지 분류 헤더(선형 레이어)가 위에 있는 ImageGPT Model transformer입니다. [ImageGPTForImageClassification](/docs/transformers/main/ko/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTForImageClassification)은 분류를 수행하기 위해 hidden states를 average-pooling합니다. 이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요. 이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요. #### forward[[transformers.ImageGPTForImageClassification.forward]] ```python forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs: Any) ``` [소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/imagegpt/modeling_imagegpt.py#L733) **매개변수:** input_ids (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, input_ids_length)`) : `input_ids_length` = `sequence_length` if `past_key_values` is `None` else `past_key_values.get_seq_length()` (입력 past key value states의 `sequence_length`). 어휘 사전에서 입력 시퀀스 토큰의 인덱스입니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 과거가 계산되지 않은 `input_ids`만 `input_ids`로 전달해야 합니다. 인덱스는 [AutoImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [ImageGPTImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요. past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *선택*) : 순차적 디코딩을 가속화할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록과 크로스 어텐션 블록의 key 및 value)입니다. 일반적으로 `use_cache=True` 또는 `config.use_cache=True`일 때 모델이 디코딩의 이전 단계에서 반환한 `past_key_values`로 구성됩니다. 입력으로 [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스만 허용되며, [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. `past_key_values`가 전달되지 않으면 기본적으로 [DynamicCache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache)가 초기화됩니다. 모델은 입력으로 제공된 것과 동일한 캐시 형식을 출력합니다. `past_key_values`를 사용하는 경우, 이 모델에 과거 key value 상태가 제공되지 않은 `input_ids`(처리되지 않은 항목)만 `(batch_size, unprocessed_length)` 형식으로 입력해야 하며, `(batch_size, sequence_length)` 형식의 모든 `input_ids`를 입력하지 않습니다. attention_mask (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 패딩 토큰 인덱스에 대한 attention을 수행하지 않도록 방지하는 마스크입니다. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - **마스크되지 않은** 토큰은 1, - **마스크된** 토큰은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask) token_type_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 입력의 첫 번째 및 두 번째 부분을 나타내는 세그먼트 토큰 인덱스입니다. 인덱스는 `[0, 1]`에서 선택됩니다: - 0은 *sentence A* 토큰에 해당하고, - 1은 *sentence B* 토큰에 해당합니다. [토큰 타입 ID란 무엇인가요?](../glossary#token-type-ids) position_ids (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length)`, *선택 사항*) : 각 입력 시퀀스의 토큰 위치 인덱스입니다. `[0, config.n_positions - 1]` 범위에서 선택됩니다. [위치 ID란 무엇인가요?](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) : `input_ids`를 전달하는 대신 임베디드 표현을 직접 전달할 수 있습니다. 이는 모델의 내부 임베딩 조회 행렬보다 `input_ids` 인덱스를 관련 벡터로 변환하는 방식에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 유용합니다. labels (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size,)`, *선택 사항*) : 시퀀스 분류/회귀 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨. 인덱스는 `[0, ..., config.num_labels - 1]` 범위에 있어야 합니다. `config.num_labels == 1`인 경우 회귀 손실(평균 제곱 오차)이 계산되고, `config.num_labels > 1`인 경우 분류 손실(교차 엔트로피)이 계산됩니다. use_cache (`bool`, *선택 사항*) : `True`로 설정하면 `past_key_values` 키 값 상태가 반환되며, 디코딩 속도를 높이는 데 사용할 수 있습니다(`past_key_values` 참조). output_attentions (`bool`, *선택 사항*) : 모든 어텐션 레이어의 어텐션 텐서를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환 텐서 섹션의 `attentions`를 참조하세요. output_hidden_states (`bool`, *선택 사항*) : 모든 레이어의 hidden states를 반환할지 여부. 자세한 내용은 반환되는 텐서 중 `hidden_states` 항목을 참조하세요. return_dict (`bool`, *선택 사항*) : 일반 튜플 대신 [ModelOutput](/docs/transformers/main/ko/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput)를 반환할지 여부. **반환값:** `SequenceClassifierOutputWithPast` 또는 `tuple(torch.Tensor)` `SequenceClassifierOutputWithPast` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, [ImageGPTConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTConfig) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다. [ImageGPTForImageClassification](/docs/transformers/main/ko/model_doc/imagegpt#transformers.ImageGPTForImageClassification)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다. `Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다. - **loss** (`torch.Tensor`, shape `(1,)`, *선택*, `labels`이 제공될 때 반환됨) -- 분류(또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 손실. - **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.num_labels)`) -- SoftMax 적용 전 분류(또는 config.num_labels==1인 경우 회귀) 점수. - **past_key_values** (`Cache`, *선택 사항*, `use_cache=True`가 전달되었거나 `config.use_cache=True`인 경우 반환됨) -- [Cache](/docs/transformers/main/ko/internal/generation_utils#transformers.Cache) 인스턴스입니다. 자세한 내용은 [kv cache 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)를 참조하세요. 순차적 디코딩을 가속화하는 데 사용할 수 있는 사전 계산된 hidden-states(셀프 어텐션 블록의 key와 value)를 포함합니다(입력 `past_key_values` 참조). - **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 형태는 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다. 각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다. - **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환됨) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, 모양은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다. self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치입니다. 예: ```python >>> from transformers import AutoImageProcessor, ImageGPTForImageClassification >>> from PIL import Image >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" >>> with httpx.stream("GET", url) as response: ... image = Image.open(BytesIO(response.read())) >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("openai/imagegpt-small") >>> model = ImageGPTForImageClassification.from_pretrained("openai/imagegpt-small") >>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt") >>> outputs = model(**inputs) >>> logits = outputs.logits ```