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I-JEPA

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Este modelo se publicó en HF papers el 2023-01-19 y se contribuyó a Hugging Face Transformers el 2024-12-05.

FlashAttention SDPA

I-JEPA

I-JEPA es un método de aprendizaje auto-supervisado que aprende representaciones semánticas de imágenes al predecir partes de una imagen a partir de otras partes de la misma. Compara las representaciones abstractas de la imagen (en lugar de comparaciones a nivel de píxeles), lo que evita las trampas típicas del sesgo de aumento de datos y de los detalles a nivel de píxeles que no capturan el significado semántico.

Puedes encontrar los puntos de control originales de I-JEPA bajo la organización AI at Meta.

Este modelo fue aportado por jmtzt.

Haz clic en los modelos I-JEPA en la barra lateral derecha para ver más ejemplos de cómo aplicar I-JEPA a diferentes tareas de representación y clasificación de imágenes.

El siguiente ejemplo demuestra cómo extraer características de imágenes con Pipeline o la clase AutoModel.

Pipeline
AutoModel
from transformers import pipeline


feature_extractor = pipeline(
    task="image-feature-extraction",
    model="facebook/ijepa_vith14_1k",
    device=0,
)
features = feature_extractor("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg", return_tensors=True).to(model.device)

print(f"Feature shape: {features.shape}")

La cuantización reduce la carga de memoria de los modelos grandes al representar los pesos con una precisión inferior. Consulte el resumen de Cuantización para conocer más backends de cuantización disponibles. El ejemplo siguiente utiliza bitsandbytes para cuantizar únicamente los pesos a 4 bits.

from transformers import AutoModel, AutoProcessor, BitsAndBytesConfig


quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bit_use_double_quant=True,
)

url_1 = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
url_2 = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000219578.jpg"
image_1 = Image.open(requests.get(url_1, stream=True).raw)
image_2 = Image.open(requests.get(url_2, stream=True).raw)

processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/ijepa_vitg16_22k")
model = AutoModel.from_pretrained("facebook/ijepa_vitg16_22k", quantization_config=quantization_config, attn_implementation="sdpa", device_map="auto")


def infer(image):
    inputs = processor(image, return_tensors="pt").to(model.device)
    outputs = model(**inputs)
    return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)


embed_1 = infer(image_1)
embed_2 = infer(image_2)

similarity = cosine_similarity(embed_1, embed_2)
print(similarity)

IJepaConfig

clase transformers.IJepaConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 768num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12intermediate_size: int = 3072hidden_act: str = 'gelu'hidden_dropout_prob: float | int = 0.0attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 1e-12image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16num_channels: int = 3qkv_bias: bool = Truepooler_output_size: int | None = Nonepooler_act: str = 'tanh' )

Parámetros

  • hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 768) — Dimensión de las representaciones ocultas.
  • num_hidden_layers (int, opcional, valor predeterminado 12) — Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, valor predeterminado 12) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer.
  • intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 3072) — Dimensión de las representaciones del MLP.
  • hidden_act (str, opcional, valor predeterminado gelu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • hidden_dropout_prob (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.0) — La probabilidad de dropout para todas las capas totalmente conectadas en las incrustaciones, el codificador y el pooler.
  • attention_probs_dropout_prob (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.0) — La proporción de dropout para las probabilidades de atención.
  • initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
  • layer_norm_eps (float, opcional, valor predeterminado 1e-12) — El epsilon utilizado por las capas de normalización de capa.
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opcional, valor predeterminado 224) — El tamaño (resolución) de cada imagen.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opcional, valor predeterminado 16) — El tamaño (resolución) de cada parche.
  • num_channels (int, opcional, valor predeterminado 3) — El número de canales de entrada.
  • qkv_bias (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe añadir un sesgo a las consultas, claves y valores.
  • pooler_output_size (int, opcional) — Dimensionalidad de la capa pooler. Si es None, el valor predeterminado es hidden_size.
  • pooler_act (str, opcional, valor predeterminado "tanh") — La función de activación que se utilizará en el pooler.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un IJepaModel. Se utiliza para instanciar un modelo Ijepa según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de facebook/ijepa_vith14_1k

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

Ejemplo:

>>> from transformers import IJepaConfig, IJepaModel

>>> # Initializing a IJEPA ijepa-base-patch16-224 style configuration
>>> configuration = IJepaConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the ijepa-base-patch16-224 style configuration
>>> model = IJepaModel(configuration)

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

IJepaModel

clase transformers.IJepaModel

< >

( config: IJepaConfigadd_pooling_layer: bool = Falseuse_mask_token: bool = False )

Parámetros

  • config (IJepaConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.
  • add_pooling_layer (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe añadir una capa de pooling
  • use_mask_token (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar un token de máscara para el modelado de imágenes enmascaradas.

El modelo Ijepa básico que emite estados ocultos sin ningún cabezal específico en la parte superior.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonebool_masked_pos: typing.Optional[torch.BoolTensor] = Noneinterpolate_pos_encoding: bool | None = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando ViTImageProcessor. Consulte ViTImageProcessor.call() para más detalles (processor_class utiliza ViTImageProcessor para procesar las imágenes).
  • bool_masked_pos (torch.BoolTensor de forma (batch_size, num_patches), opcional) — Posiciones enmascaradas booleanas. Indica qué parches están enmascarados (1) y cuáles no (0).
  • interpolate_pos_encoding (bool, opcional) — Si se debe interpolar las codificaciones de posición preentrenadas.
  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

Devuelve

BaseModelOutputWithPooling o tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPooling o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (IJepaConfig) y las entradas.

El método forward de IJepaModel sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

  • pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

IJepaForImageClassification

clase transformers.IJepaForImageClassification

< >

( config: IJepaConfig )

Parámetros

  • config (IJepaConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

Modelo transformer IJepa con una cabeza de clasificación de imágenes en la parte superior (una capa lineal sobre los estados ocultos finales) p. ej. para ImageNet.

Tenga en cuenta que es posible ajustar IJepa con imágenes de mayor resolución que las con las que se entrenó, estableciendo interpolate_pos_encoding en True en el forward del modelo. Esto interpolará los embeddings de posición preentrenados a la mayor resolución.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinterpolate_pos_encoding: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → ImageClassifierOutput or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando ViTImageProcessor. Consulte ViTImageProcessor.call() para más detalles (processor_class utiliza ViTImageProcessor para procesar las imágenes).
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size,), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación/regresión de imágenes. Los índices deben estar en [0, ..., config.num_labels - 1]. Si config.num_labels == 1 se calcula una pérdida de regresión (pérdida de error cuadrático medio), si config.num_labels > 1 se calcula una pérdida de clasificación (entropía cruzada).
  • interpolate_pos_encoding (bool, opcional) — Si se debe interpolar las codificaciones de posición preentrenadas.

Devuelve

ImageClassifierOutput o tuple(torch.Tensor)

Un ImageClassifierOutput o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (IJepaConfig) y las entradas.

El método forward de IJepaForImageClassification sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1).

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, config.num_labels)) — Puntuaciones de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1) (antes de SoftMax).

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustación, + una para la salida de cada etapa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size). Estados ocultos (también llamados mapas de características) del modelo en la salida de cada etapa.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, IJepaForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/ijepa_vith14_1k")
>>> model = IJepaForImageClassification.from_pretrained("facebook/ijepa_vith14_1k")

>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")

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

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
...
Update on GitHub

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