通过调用 decode，将 token id 的列表的列表转换为字符串列表。

此方法会将其所有参数转发给 PreTrainedTokenizer 的 batch_decode()。有关更多信息，请参阅该方法的文档字符串。

MgpstrModel 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。

• 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。

MgpstrForSceneTextRecognition 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。

• logits (tuple(torch.Tensor)，形状为 (batch_size, config.num_character_labels)) — torch.Tensor 的元组（包含一个字符输出，形状为 (batch_size, config.max_token_length, config.num_character_labels)；一个 bpe 输出，形状为 (batch_size, config.max_token_length, config.num_bpe_labels)；以及一个 wordpiece 输出，形状为 (batch_size, config.max_token_length, config.num_wordpiece_labels)）。

  字符、bpe 和 wordpiece 的分类得分（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。

• a3_attentions (tuple(torch.Tensor), optional, returned when output_a3_attentions=True is passed or when config.output_a3_attentions=True) — Tuple of torch.Tensor (one for the attention of character, + one for the attention of bpe, + one for the attention of wordpiece) of shape(batch_size, config.max_token_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。

>>> from transformers import (
...     MgpstrProcessor,
...     MgpstrForSceneTextRecognition,
... )
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from PIL import Image

>>> # load a synthetic scene-text image
>>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/mgp_str_ticket.png"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read())).convert("RGB")

>>> processor = MgpstrProcessor.from_pretrained("alibaba-damo/mgp-str-base")
>>> pixel_values = processor(images=image, return_tensors="pt").pixel_values

>>> model = MgpstrForSceneTextRecognition.from_pretrained("alibaba-damo/mgp-str-base")

>>> # inference
>>> outputs = model(pixel_values)
>>> out_strs = processor.batch_decode(outputs.logits)
>>> out_strs["generated_text"]
'["ticket"]'