Buckets:

mishig's picture
|
download
raw
4.84 kB
# المخرجات
جميع مخرجات النماذج هي فئات فرعية من [BaseOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput)، وهي هياكل بيانات تحتوي على جميع المعلومات التي يعيدها النموذج. كما يمكن استخدام المخرجات كسلاسل (tuples) أو قواميس (dictionaries).
على سبيل المثال:
```python
from diffusers import DDIMPipeline
pipeline = DDIMPipeline.from_pretrained("google/ddpm-cifar10-32")
outputs = pipeline()
```
كائن `outputs` هو [ImagePipelineOutput](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/pipelines/consistency_models#diffusers.ImagePipelineOutput) مما يعني أنه يحتوي على خاصية صورة.
يمكنك الوصول إلى كل خاصية كما تفعل عادةً أو عبر البحث بالكلمة المفتاحية، وإذا لم تُرجع النموذج تلك الخاصية، فستحصل على `None`:
```python
outputs.images
outputs["images"]
```
عند اعتبار كائن `outputs` على أنه tuple، فإنه يأخذ في الاعتبار فقط الخصائص التي لا تحتوي على قيم `None`. على سبيل المثال، استرجاع صورة عن طريق الفهرسة فيه يعيد tuple `(outputs.images)`:
```python
outputs[:1]
```
> [!TIP]
> للتحقق من مخرجات خط أنابيب أو نموذج محدد، الرجوع إلى توثيق واجهة برمجة التطبيقات (API) المقابل له.
## BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]]
#### diffusers.utils.BaseOutput[[diffusers.utils.BaseOutput]]
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/utils/outputs.py#L40)
فئة أساسية لجميع مخرجات النموذج على شكل dataclass. تحتوي على `__getitem__` يسمح بالوصول إلى العناصر عبر فهرس صحيح أو شريحة (كما في tuple) أو نصوص (كما في dictionary) مع تجاهل السمات التي قيمتها `None`. وتعمل بشكل مشابه لـ dictionary عادي في بايثون.
> [!WARNING] > لا يمكنك فك حزمة `BaseOutput` مباشرة. استخدم طريقة [to_tuple()](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/outputs#diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple) للتحويل
إليه كـ tuple > أولاً.
#### to_tuple[[diffusers.utils.BaseOutput.to_tuple]]
```python
to_tuple()
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/utils/outputs.py#L123)
Convert self to a tuple containing all the attributes/keys that are not `None`.
## ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]]
#### diffusers.ImagePipelineOutput[[diffusers.ImagePipelineOutput]]
```python
diffusers.ImagePipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L135)
**المعاملات:**
images (`List[PIL.Image.Image]` أو `np.ndarray`) : قائمة من صور PIL منزوعة الضوضاء بطول `batch_size` أو مصفوفة NumPy بأبعاد `(batch_size, height, width, num_channels)`.
فئة الإخراج لخطوط أنابيب الصور.
## AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]]
#### diffusers.AudioPipelineOutput[[diffusers.AudioPipelineOutput]]
```python
diffusers.AudioPipelineOutput(audios: ndarray)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/pipeline_utils.py#L149)
**المعاملات:**
audios (`np.ndarray`) : قائمة بعينات الصوت بعد إزالة الضوضاء، على شكل مصفوفة NumPy بأبعاد `(batch_size, num_channels, sample_rate)`.
فئة الإخراج لخطوط أنابيب الصوت.
## ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]]
#### diffusers.ImageTextPipelineOutput[[diffusers.ImageTextPipelineOutput]]
```python
diffusers.ImageTextPipelineOutput(images: list[PIL.Image.Image] | numpy.ndarray | None, text: list[str] | list[list[str]] | None)
```
[المصدر](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/pipelines/deprecated/unidiffuser/pipeline_unidiffuser.py#L48)
**المعاملات:**
images (`list[PIL.Image.Image]` أو `np.ndarray`) : قائمة من صور PIL منزوعة الضوضاء بطول `batch_size` أو مصفوفة NumPy بأبعاد `(batch_size, height, width, num_channels)`.
text (`list[str]` أو `list[list[str]]`) : قائمة من نصوص مولّدة بطول `batch_size` أو قائمة من قوائم النصوص حيث طول القائمة الخارجية هو `batch_size`.
فئة الإخراج لخطوط أنابيب الصور والنصوص المشتركة.

Xet Storage Details

Size:
4.84 kB
·
Xet hash:
9acc70c2f891bb2b73f702a84014ccdfa3bb10cda5dedbb99a4a4bc5e9635efa

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.