# CANINE

[CANINE](https://huggingface.co/papers/2103.06874) 是一种无需分词的 Transformer。它跳过了将文本拆分为子词或词片的常规步骤，而是逐字符处理文本。这意味着它直接处理原始 Unicode，对于具有复杂或不一致分词规则的语言，甚至包含拼写错误等噪声的输入，都尤为有用。由于基于字符处理意味着需要处理更长的序列，CANINE 采用了一种巧妙的技巧。该模型在早期阶段对输入进行压缩（称为下采样），从而避免 Transformer 逐个处理每个字符。这确保了处理过程既快速又高效。

您可以在 [Google](https://huggingface.co/google?search_models=canine) 组织下找到所有原始的 CANINE 检查点。

> [!TIP]
> 点击右侧边栏中的 CANINE 模型，以查看将 CANINE 应用于不同语言任务的更多示例。

以下示例演示了如何使用 [Pipeline](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline)、[AutoModel](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/auto#transformers.AutoModel) 以及命令行来生成嵌入。

```python
from transformers import pipeline

pipeline = pipeline(
    task="feature-extraction",
    model="google/canine-c",
    device=0,
)

pipeline("Plant create energy through a process known as photosynthesis.")
```

```python
import torch

from transformers import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("google/canine-c", device_map="auto")

text = "Plant create energy through a process known as photosynthesis."
input_ids = torch.tensor([[ord(char) for char in text]])

outputs = model(input_ids)
pooled_output = outputs.pooler_output
sequence_output = outputs.last_hidden_state
```

## 备注

- CANINE 完全跳过了分词步骤——它直接处理原始字符，而非子词。您可以选择使用或不使用分词器。对于批量推理和训练，建议使用分词器将所有序列填充并截断为相同长度。

    ```py
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

    tokenizer = AutoTokenizer("google/canine-c")
    inputs = ["Life is like a box of chocolates.", "You never know what you gonna get."]
    encoding = tokenizer(inputs, padding="longest", truncation=True, return_tensors="pt").to(model.device)
    ```

- CANINE 主要设计用于在下游任务上进行微调。预训练模型可用于掩码语言建模或下一句预测。

## CanineConfig[[transformers.CanineConfig]]

#### transformers.CanineConfig[[transformers.CanineConfig]]

```python
transformers.CanineConfig(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, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, intermediate_size: int = 3072, hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout_prob: float | int = 0.1, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.1, max_position_embeddings: int = 16384, type_vocab_size: int = 16, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-12, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = 57344, eos_token_id: int | list[int] | None = 57345, downsampling_rate: int = 4, upsampling_kernel_size: int = 4, num_hash_functions: int = 8, num_hash_buckets: int = 16384, local_transformer_stride: int = 128)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/canine/configuration_canine.py#L24)

**参数：**

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。

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*，默认值为 `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*，默认值为 `0.1`)：嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的 dropout 概率。

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`，*可选*，默认值为 `0.1`)：注意力概率的 dropout 比率。

max_position_embeddings (`int`，*可选*，默认值为 `16384`)：该模型可能使用的最大序列长度。

type_vocab_size (`int`，*可选*，默认为 `16`)：`token_type_ids` 的词汇表大小。

initializer_range (`float`，*可选*，默认值为 `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。

pad_token_id (`int`，*可选*，默认为 `0`)：词表中用于填充的 Token ID。

bos_token_id (`int`，*可选*，默认值为 `57344`)：词汇表中用于表示流开始的 Token ID。

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`，*可选*，默认为 `57345`)：词汇表中用于表示流结束（end-of-stream）的 Token ID。

downsampling_rate (`int`, *可选*，默认为 4)：在应用深度 Transformer 编码器之前，对原始字符序列长度进行降采样的比率。

upsampling_kernel_size (`int`, *可选*，默认为 4)：当从 `hidden_size`*2 投影回 `hidden_size` 时，卷积投影层的核大小（即每个窗口中的字符数）。

num_hash_functions (`int`，*可选*，默认为 8)：要使用的哈希函数数量。每个哈希函数都有自己独立的嵌入矩阵。

num_hash_buckets (`int`，*可选*，默认为 16384)：要使用的哈希桶数量。

local_transformer_stride (`int`, *可选*，默认为 128)：第一个浅层 Transformer 编码器的局部注意力步长。默认值为 128，以实现良好的 TPU/XLA 内存对齐。

这是用于存储 CanineModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Canine 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将生成与 [google/canine-s](https://huggingface.co/google/canine-s) 类似的配置。

配置对象继承自 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) 的文档。

示例：

```python
>>> from transformers import CanineConfig, CanineModel

>>> # Initializing a CANINE google/canine-s style configuration
>>> configuration = CanineConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the google/canine-s style configuration
>>> model = CanineModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## CanineTokenizer[[transformers.CanineTokenizer]]

#### transformers.CanineTokenizer[[transformers.CanineTokenizer]]

```python
transformers.CanineTokenizer(bos_token = '\ue000', eos_token = '\ue001', sep_token = '\ue001', cls_token = '\ue000', pad_token = '\x00', mask_token = '\ue003', add_prefix_space = False, model_max_length = 2048, **kwargs)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/canine/tokenization_canine.py#L55)

**参数：**

model_max_length (`int`，*可选*，默认为 2048)：模型接受的最大句子长度。

构建一个 CANINE 分词器（即字符分割器）。它将文本转换为字符序列，然后将每个字符转换为其 Unicode 码点。

[CanineTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineTokenizer) 继承自 [PreTrainedTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/tokenizer#transformers.PythonBackend)。

有关参数的用法示例和文档，请参阅父类 [PreTrainedTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/tokenizer#transformers.PythonBackend)。

#### build_inputs_with_special_tokens[[transformers.CanineTokenizer.build_inputs_with_special_tokens]]

```python
build_inputs_with_special_tokens(token_ids_0: list[int], token_ids_1: list[int] | None = None)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/tokenization_python.py#L868)

**参数：**

token_ids_0 (`list[int]`) : 将添加特殊标记的 ID 列表。

token_ids_1 (`list[int]`, *可选*) : 用于序列对的可选第二个 ID 列表。

**返回：** `list[int]`

包含相应特殊标记的输入 ID 列表。

通过添加特殊标记，从单个序列或序列对构建模型输入。

该方法会根据分词器的 `special_tokens_pattern` 动态构建输入：
- `"none"`：无特殊标记
- `"cls_sep"`：[CLS] seq0 [SEP] 或 [CLS] seq0 [SEP] seq1 [SEP]
- `"eos"`：seq0 [EOS] 或 seq0 [EOS] seq1 [EOS]
- `"bos"`：[BOS] seq0 或 [BOS] seq0 [BOS] seq1
- `"bos_eos"`：[BOS] seq0 [EOS] 或 [BOS] seq0 [EOS] seq1 [EOS]
- `"cls_double_sep"`：[CLS] seq0 [SEP] 或 [CLS] seq0 [SEP] [SEP] seq1 [SEP]
- `"prefix_suffix"`：`<prefix_tokens> seq0 [seq1] <suffix_tokens>`（自定义前缀/后缀，存储在分词器中）

#### get_special_tokens_mask[[transformers.CanineTokenizer.get_special_tokens_mask]]

```python
get_special_tokens_mask(token_ids_0: list, token_ids_1: list | None = None, already_has_special_tokens: bool = False)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/tokenization_python.py#L972)

**参数：**

token_ids_0 (`list[int]`) : 第一个序列的 id 列表。

token_ids_1 (`list[int]`, *可选*) : 第二个序列的 id 列表。

already_has_special_tokens (`bool`，*可选*，默认为 `False`)：标记列表是否已使用模型的特殊标记进行格式化。

**返回：** 一个包含 [0, 1] 范围内整数的列表

1 表示特殊标记，0 表示序列标记。

从未添加特殊标记的标记列表中获取序列 ID。当使用分词器的 `prepare_for_model` 或 `encode_plus` 方法添加特殊标记时，会调用此方法。

此方法会根据分词器的 `special_tokens_pattern` 动态构建特殊标记掩码：
- `"none"`：不使用特殊标记（默认值，返回全 0）
- `"cls_sep"`：[CLS] seq0 [SEP] 或 [CLS] seq0 [SEP] seq1 [SEP]
- `"eos"`：seq0 [EOS] 或 seq0 [EOS] seq1 [EOS]
- `"bos"`：[BOS] seq0 或 [BOS] seq0 [BOS] seq1
- `"bos_eos"`：[BOS] seq0 [EOS] 或 [BOS] seq0 [EOS] seq1 [EOS]
- `"cls_double_sep"`：[CLS] seq0 [SEP] 或 [CLS] seq0 [SEP] [SEP] seq1 [SEP]
- `"prefix_suffix"`: `<prefix_tokens> seq0 [seq1] <suffix_tokens>`

#### create_token_type_ids_from_sequences[[transformers.CanineTokenizer.create_token_type_ids_from_sequences]]

```python
create_token_type_ids_from_sequences(token_ids_0: list[int], token_ids_1: list[int] | None = None)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/tokenization_python.py#L1301)

**参数：**

token_ids_0 (`list[int]`) : ID 列表。

token_ids_1 (`list[int]`, *可选*) : 用于序列对的可选第二个 ID 列表。

**返回：** `list[int]`

根据配置的模式生成的 Token 类型 ID。

创建一个掩码，该掩码由传入的两个序列生成，用于序列对分类任务。

此方法根据分词器的配置属性动态构建 token 类型 ID：
- `token_type_ids_pattern`：要使用的模式（"all_zeros" 或 "bert_style"）
- `token_type_ids_include_special_tokens`：在长度计算中是否考虑特殊标记

示例：
```python
# All zeros pattern (default, used by RoBERTa, BART, etc.)
tokenizer.token_type_ids_pattern = "all_zeros"
# Returns: [0, 0, 0, ...] for both sequences

# BERT-style pattern (first sequence gets 0s, second gets 1s)
tokenizer.token_type_ids_pattern = "bert_style"
# Returns: [0, 0, 0, ..., 1, 1, 1, ...] for sequence pairs
```

## CANINE 特定输出[[transformers.models.canine.modeling_canine.CanineModelOutputWithPooling]]

#### transformers.models.canine.modeling_canine.CanineModelOutputWithPooling[[transformers.models.canine.modeling_canine.CanineModelOutputWithPooling]]

```python
transformers.models.canine.modeling_canine.CanineModelOutputWithPooling(last_hidden_state: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pooler_output: typing.Optional[torch.Tensor] = None, hidden_states: tuple[torch.Tensor] | None = None, attentions: tuple[torch.Tensor] | None = None)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/canine/modeling_canine.py#L57)

**参数：**

last_hidden_state (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`)：模型最后一层输出的隐藏状态序列（即最终浅层 Transformer 编码器的输出）。

pooler_output (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, hidden_size)`)：序列中第一个 token（分类 token）在深层 Transformer 编码器最后一层的隐藏状态，随后经过一个 Linear 层和 Tanh 激活函数处理。该 Linear 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*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回)：一个 `torch.Tensor` 元组（包含每个编码器的输入各一个，以及每个编码器每一层的输出各一个），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 和 `(batch_size, sequence_length // config.downsampling_rate, hidden_size)`。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及输入到每个 Transformer 编码器的初始输入。浅层编码器的隐藏状态长度为 `sequence_length`，但深层编码器的隐藏状态长度为 `sequence_length` // `config.downsampling_rate`。

attentions (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回)：一个 `torch.Tensor` 元组（每个 Transformer 编码器层对应一个），包含 3 个 Transformer 编码器，形状分别为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` 和 `(batch_size, num_heads, sequence_length // config.downsampling_rate, sequence_length // config.downsampling_rate)`。注意力 softmax 之后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

[CanineModel](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineModel) 的输出类型。基于 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling)，但 `hidden_states` 和 `attentions` 略有不同，因为它们还包含浅层 Transformer 编码器的隐藏状态和注意力。

## CanineModel[[transformers.CanineModel]]

#### transformers.CanineModel[[transformers.CanineModel]]

```python
transformers.CanineModel(config: CanineConfig, add_pooling_layer = True)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/canine/modeling_canine.py#L727)

**参数：**

config ([CanineConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineConfig))：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()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.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 Canine 模型，直接输出原始隐藏状态。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.CanineModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/canine/modeling_canine.py#L829)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于指示输入中第一和第二部分的段标记索引。索引选自 `[0, 1]`： - 0 对应 *句子 A* 的标记， - 1 对应 *句子 B* 的标记。 [什么是标记类型 ID？](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor`，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]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)：可选地，你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 `input_ids`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 `input_ids` 索引转换为对应的向量，这将非常有用。

output_attentions (`bool`, *可选*) : 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 `attentions`。

output_hidden_states (`bool`, *可选*) : 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 `hidden_states`。

return_dict (`bool`, *可选*) : 是否返回 [ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) 而不是普通元组。

**返回：** [CanineModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.models.canine.modeling_canine.CanineModelOutputWithPooling) 或 `tuple(torch.Tensor)`

一个 [CanineModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.models.canine.modeling_canine.CanineModelOutputWithPooling) 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（[CanineConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineConfig)）和输入。

[CanineModel](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineModel) 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（即最终浅层 Transformer 编码器的输出）。
- **pooler_output**（形状为 `(batch_size, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 序列中第一个 token（分类 token）在深层 Transformer 编码器最后一层的隐藏状态，随后经过一个 Linear 层和 Tanh 激活函数处理。该 Linear 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*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（包含每个编码器输入的一个张量，以及每个编码器每一层输出的一个张量），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 和 `(batch_size, sequence_length // config.downsampling_rate, hidden_size)`。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及输入到每个 Transformer 编码器的初始输入。浅层编码器的隐藏状态长度为 `sequence_length`，但深层编码器的隐藏状态长度为 `sequence_length` // `config.downsampling_rate`。
- **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（每个 Transformer 编码器层对应一个），包含 3 个 Transformer 编码器，形状分别为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` 和 `(batch_size, num_heads, sequence_length // config.downsampling_rate, sequence_length // config.downsampling_rate)`。注意力 softmax 之后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

## CanineForSequenceClassification[[transformers.CanineForSequenceClassification]]

#### transformers.CanineForSequenceClassification[[transformers.CanineForSequenceClassification]]

```python
transformers.CanineForSequenceClassification(config: CanineConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/canine/modeling_canine.py#L995)

**参数：**

config ([CanineConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineConfig))：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()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

CANINE 模型，在顶部添加了一个序列分类/回归头（即在池化输出之上添加一个线性层），例如用于 GLUE 任务。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.CanineForSequenceClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/canine/modeling_canine.py#L1007)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于指示输入中第一和第二部分的段标记索引。索引选自 `[0, 1]`： - 0 对应 *句子 A* 的标记， - 1 对应 *句子 B* 的标记。 [什么是标记类型 ID？](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor`，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]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)：可选地，你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 `input_ids`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 `input_ids` 索引转换为对应的向量，这将非常有用。

labels (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size,)`，*可选*)：用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在 `[0, ..., config.num_labels - 1]` 范围内。如果 `config.num_labels == 1`，则计算回归损失（均方损失）；如果 `config.num_labels > 1`，则计算分类损失（交叉熵）。

output_attentions (`bool`, *可选*) : 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 `attentions`。

output_hidden_states (`bool`, *可选*) : 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 `hidden_states`。

return_dict (`bool`, *可选*) : 是否返回 [ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) 而不是普通元组。

**返回：** [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) 或 `tuple(torch.Tensor)`

一个 [SequenceClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput) 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（[CanineConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineConfig)）和输入。

[CanineForSequenceClassification](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineForSequenceClassification) 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，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **loss** (`torch.Tensor`，形状为 `(1,)`，*可选*，当提供 `labels` 时返回) -- 分类损失（如果 config.num_labels==1，则为回归损失）。
- **logits**（形状为 `(batch_size, config.num_labels)` 的 `torch.Tensor`）-- 分类（或当 config.num_labels==1 时为回归）得分（SoftMax 之前）。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `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)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

单标签分类示例：

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, CanineForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/canine-s")
>>> model = CanineForSequenceClassification.from_pretrained("google/canine-s")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

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

>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> model.config.id2label[predicted_class_id]
...

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = CanineForSequenceClassification.from_pretrained("google/canine-s", num_labels=num_labels)

>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```

多标签分类示例：

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, CanineForSequenceClassification

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/canine-s")
>>> model = CanineForSequenceClassification.from_pretrained("google/canine-s", problem_type="multi_label_classification")

>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")

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

>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]

>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = CanineForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "google/canine-s", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )

>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
```

## CanineForMultipleChoice[[transformers.CanineForMultipleChoice]]

#### transformers.CanineForMultipleChoice[[transformers.CanineForMultipleChoice]]

```python
transformers.CanineForMultipleChoice(config: CanineConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/canine/modeling_canine.py#L1074)

**参数：**

config ([CanineConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineConfig))：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()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

在顶部带有多项选择分类头的 Canine 模型（在池化输出之上添加一个线性层和一个 softmax），例如用于 RocStories/SWAG 任务。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.CanineForMultipleChoice.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/canine/modeling_canine.py#L1085)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, num_choices, sequence_length)`)：输入序列标记在词汇表中的索引。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, num_choices, sequence_length)`，*可选*)：用于指示输入中第一和第二部分的片段令牌索引。索引选自 `[0, 1]`： - 0 对应 *句子 A* 令牌， - 1 对应 *句子 B* 令牌。 [什么是令牌类型 ID？](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, num_choices, 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.max_position_embeddings - 1]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)`，*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* 索引如何转换为相关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 (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size,)`，*可选*)：用于计算多项选择分类损失的标签。索引应在 `[0, ..., num_choices-1]` 范围内，其中 `num_choices` 是输入张量第二维的大小。（参见上文中的 `input_ids`）

output_attentions (`bool`, *可选*) : 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 `attentions`。

output_hidden_states (`bool`, *可选*) : 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 `hidden_states`。

return_dict (`bool`, *可选*) : 是否返回 [ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) 而不是普通元组。

**返回：** [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) 或 `tuple(torch.Tensor)`

一个 [MultipleChoiceModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput) 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（[CanineConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineConfig)）和输入。

[CanineForMultipleChoice](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineForMultipleChoice) 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, num_choices)` 的 `torch.Tensor`）-- *num_choices* 是输入张量的第二维（参见上方的 *input_ids*）。

  分类分数（SoftMax 之前）。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `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)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

示例：

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, CanineForMultipleChoice
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/canine-s")
>>> model = CanineForMultipleChoice.from_pretrained("google/canine-s")

>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> choice0 = "It is eaten with a fork and a knife."
>>> choice1 = "It is eaten while held in the hand."
>>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0)  # choice0 is correct (according to Wikipedia ;)), batch size 1

>>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="pt", padding=True)
>>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()}, labels=labels)  # batch size is 1

>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logits
```

## CanineForTokenClassification[[transformers.CanineForTokenClassification]]

#### transformers.CanineForTokenClassification[[transformers.CanineForTokenClassification]]

```python
transformers.CanineForTokenClassification(config: CanineConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/canine/modeling_canine.py#L1173)

**参数：**

config ([CanineConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineConfig))：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()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

带有令牌分类头（即在隐藏状态输出之上添加一个线性层）的 Canine 变换器，例如用于命名实体识别（NER）任务。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.CanineForTokenClassification.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/canine/modeling_canine.py#L1185)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于指示输入中第一和第二部分的段标记索引。索引选自 `[0, 1]`： - 0 对应 *句子 A* 的标记， - 1 对应 *句子 B* 的标记。 [什么是标记类型 ID？](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor`，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]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)：可选地，你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 `input_ids`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 `input_ids` 索引转换为对应的向量，这将非常有用。

labels (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*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。

output_attentions (`bool`, *可选*) : 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 `attentions`。

output_hidden_states (`bool`, *可选*) : 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 `hidden_states`。

return_dict (`bool`, *可选*) : 是否返回 [ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) 而不是普通元组。

**返回：** [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput) 或 `tuple(torch.Tensor)`

一个 [TokenClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.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（[CanineConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineConfig)）和输入。

[CanineForTokenClassification](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineForTokenClassification) 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，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **loss** (`torch.Tensor`，形状为 `(1,)`，*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*，在传入 `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)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

示例：

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, CanineForTokenClassification
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/canine-s")
>>> model = CanineForTokenClassification.from_pretrained("google/canine-s")

>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )

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

>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)

>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
```

```python
>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
```

## CanineForQuestionAnswering[[transformers.CanineForQuestionAnswering]]

#### transformers.CanineForQuestionAnswering[[transformers.CanineForQuestionAnswering]]

```python
transformers.CanineForQuestionAnswering(config: CanineConfig)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/canine/modeling_canine.py#L1266)

**参数：**

config ([CanineConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineConfig))：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()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

用于抽取式问答任务（如 SQuAD）的 Canine 变换器，其顶部带有跨度分类头（在隐藏状态输出之上添加一个线性层，用于计算`span start logits`和`span end logits`）。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/model#transformers.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](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.CanineForQuestionAnswering.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, token_type_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, start_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, end_positions: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/canine/modeling_canine.py#L1277)

**参数：**

input_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：输入序列中 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) 获取索引。有关详细信息，请参阅 [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) 和 [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/zh/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__)。[什么是输入 ID？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于指示输入中第一和第二部分的段标记索引。索引选自 `[0, 1]`： - 0 对应 *句子 A* 的标记， - 1 对应 *句子 B* 的标记。 [什么是标记类型 ID？](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.LongTensor`，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]`。[什么是位置 ID？](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`，*可选*)：可选地，你可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入 `input_ids`。如果你希望比模型内部的嵌入查找矩阵更精细地控制如何将 `input_ids` 索引转换为对应的向量，这将非常有用。

start_positions (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size,)`，*可选*)：用于计算 token 分类损失的标注 span 起始位置（索引）的标签。位置会被截断至序列长度（`sequence_length`）。序列之外的位置在计算损失时不予考虑。

end_positions (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size,)`，*可选*)：用于计算 token 分类损失的标注 span 结束位置（索引）的标签。位置会被截断至序列长度（`sequence_length`）。序列之外的位置在计算损失时不予考虑。

output_attentions (`bool`, *可选*) : 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 `attentions`。

output_hidden_states (`bool`, *可选*) : 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的 `hidden_states`。

return_dict (`bool`, *可选*) : 是否返回 [ModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) 而不是普通元组。

**返回：** [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) 或 `tuple(torch.Tensor)`

一个 [QuestionAnsweringModelOutput](/docs/transformers/v5.23.0/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput) 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（[CanineConfig](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineConfig)）和输入。

[CanineForQuestionAnswering](/docs/transformers/v5.23.0/zh/model_doc/canine#transformers.CanineForQuestionAnswering) 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，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **loss** (`torch.Tensor`，形状为 `(1,)`，*可选*，当提供 `labels` 时返回) -- 总跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。
- **start_logits**（形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的 `torch.Tensor`）-- 跨度起始分数（SoftMax 之前）。
- **end_logits**（形状为 `(batch_size, sequence_length)` 的 `torch.Tensor`）-- 跨度结束分数（SoftMax 之前）。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `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)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

示例：

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, CanineForQuestionAnswering
>>> import torch

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/canine-s")
>>> model = CanineForQuestionAnswering.from_pretrained("google/canine-s")

>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"

>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()

>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
...

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])

>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
>>> round(loss.item(), 2)
...
```