# CLAP

[CLAP (Contrastive Language-Audio Pretraining)](https://huggingface.co/papers/2211.06687) هو نموذج متعدد الوسائط يجمع بين بيانات الصوت والأوصاف اللغوية الطبيعية من خلال التعلّم التبايني.

يتضمن دمج الميزات وتعزيز الكلمات المفتاحية إلى الوصف لمعالجة مدخلات صوتية بطول متغير وتحسين الأداء. ولا يتطلب CLAP بيانات تدريب خاصة بالمهمة، ويمكنه تعلم تمثيلات صوتية ذات معنى من خلال اللغة الطبيعية.

يمكنك العثور على جميع نقاط التفتيش الأصلية لـ CLAP ضمن مجموعة [CLAP](https://huggingface.co/collections/laion/clap-contrastive-language-audio-pretraining-65415c0b18373b607262a490).

> [!TIP]
> تمت مساهمة هذا النموذج من قِبل [ybelkada](https://huggingface.co/ybelkada) و [ArthurZ](https://huggingface.co/ArthurZ).
>
> انقر على نماذج CLAP في الشريط الجانبي الأيمن لمزيد من الأمثلة حول كيفية تطبيق CLAP على مهام مختلفة لاسترجاع الصوت وتصنيفه.

يُظهر المثال أدناه كيفية استخراج تمثيلات النص باستخدام فئة [AutoModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoModel).

```python
import torch

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("laion/clap-htsat-unfused", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("laion/clap-htsat-unfused")

texts = ["the sound of a cat", "the sound of a dog", "music playing"]

inputs = tokenizer(texts, padding=True, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    text_features = model.get_text_features(**inputs)

print(f"Text embeddings shape: {text_features.shape}")
print(f"Text embeddings: {text_features}")
```

## ClapConfig[[transformers.ClapConfig]]

#### transformers.ClapConfig[[transformers.ClapConfig]]

```python
transformers.ClapConfig(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, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, audio_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, logit_scale_init_value: float = 14.285714285714285, projection_dim: int = 512, projection_hidden_act: str = 'relu', initializer_factor: float = 1.0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/configuration_clap.py#L145)

**المعاملات:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`، *اختياري*) : كائن الإعداد أو قاموس العمود الفقري النصي.

audio_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`، *اختياري*) : كائن الإعداد أو قاموس العمود الفقري الصوتي.

logit_scale_init_value (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `14.285714285714285`) : القيمة الأولية للمعامل *logit_scale*.

projection_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `512`) : بُعد طبقات الإسقاط للنص والرؤية.

projection_hidden_act (`str`، *اختياري*، الافتراضي `relu`) : دالة التنشيط المستخدمة في المُشغِّل متعدد الوسائط.

initializer_factor (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1.0`) : معامل لتجميع جميع مصفوفات الأوزان (يجب إبقاؤه عند 1، ويُستخدم داخليًا لاختبارات التهيئة).

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج ClapModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Clap وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [laion/clap-htsat-fused](https://huggingface.co/laion/clap-htsat-fused)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

مثال:

```python
>>> from transformers import ClapConfig, ClapModel

>>> # Initializing a ClapConfig with laion-ai/base style configuration
>>> configuration = ClapConfig()

>>> # Initializing a ClapModel (with random weights) from the laion-ai/base style configuration
>>> model = ClapModel(configuration)

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

>>> # We can also initialize a ClapConfig from a ClapTextConfig and a ClapAudioConfig
>>> from transformers import ClapTextConfig, ClapAudioConfig

>>> # Initializing a ClapText and ClapAudioConfig configuration
>>> config_text = ClapTextConfig()
>>> config_audio = ClapAudioConfig()

>>> config = ClapConfig(text_config=config_text, audio_config=config_audio)
```

## ClapTextConfig[[transformers.ClapTextConfig]]

#### transformers.ClapTextConfig[[transformers.ClapTextConfig]]

```python
transformers.ClapTextConfig(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 = 50265, 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 = 514, type_vocab_size: int = 1, initializer_factor: float = 1.0, layer_norm_eps: float = 1e-12, projection_dim: int = 512, pad_token_id: int | None = 1, bos_token_id: int | None = 0, eos_token_id: int | list[int] | None = 2, projection_hidden_act: str = 'relu')
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/configuration_clap.py#L27)

**المعاملات:**

vocab_size (`int`, *اختياري*, الافتراضي `50265`) : حجم مفردات النموذج. يحدد عدد الرموز المختلفة التي يمكن تمثيلها بواسطة `input_ids`.

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `768`) : بُعد التمثيلات المخفية.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3072`) : بُعد تمثيلات MLP.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `gelu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.1`) : احتمال الإسقاط (dropout) لجميع الطبقات المتصلة بالكامل في التضمينات (embeddings) والمُشفِّر (encoder) والمُجمِّع (pooler).

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.1`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

max_position_embeddings (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `514`) : الحد الأقصى لطول التسلسل الذي قد يُستخدم به هذا النموذج.

type_vocab_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1`) : حجم مفردات `token_type_ids`.

initializer_factor (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1.0`) : معامل لتجميع جميع مصفوفات الأوزان (يجب إبقاؤه عند 1، ويُستخدم داخليًا لاختبارات التهيئة).

layer_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-12`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.

projection_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `512`) : بُعد طبقات الإسقاط للنص والرؤية.

pad_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1`) : معرّف الرمز المستخدم للتعبئة في المفردات.

bos_token_id (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0`) : معرّف الرمز المستخدم لبدء البث في المفردات.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : معرّف الرمز المستخدم لنهاية البث في المفردات.

projection_hidden_act (`str`، *اختياري*، الافتراضي `relu`) : دالة التنشيط المستخدمة في المُشغِّل متعدد الوسائط.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج ClapModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Clap وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [laion/clap-htsat-fused](https://huggingface.co/laion/clap-htsat-fused)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

أمثلة:

```python
>>> from transformers import ClapTextConfig, ClapTextModel

>>> # Initializing a CLAP text configuration
>>> configuration = ClapTextConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = ClapTextModel(configuration)

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

## ClapAudioConfig[[transformers.ClapAudioConfig]]

#### transformers.ClapAudioConfig[[transformers.ClapAudioConfig]]

```python
transformers.ClapAudioConfig(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, window_size: int = 8, num_mel_bins: int = 64, spec_size: int = 256, hidden_act: str = 'gelu', patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 4, patch_stride: int | list[int] | tuple[int, ...] = (4, 4), num_classes: int = 527, hidden_size: int = 768, projection_dim: int = 512, depths: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 2, 6, 2), num_attention_heads: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 8, 16, 32), enable_fusion: bool = False, hidden_dropout_prob: float | int = 0.1, fusion_type: str | None = None, patch_embed_input_channels: int = 1, flatten_patch_embeds: bool = True, patch_embeds_hidden_size: int = 96, enable_patch_layer_norm: bool = True, drop_path_rate: float | int = 0.0, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0, qkv_bias: bool = True, mlp_ratio: float = 4.0, aff_block_r: int = 4, num_hidden_layers: int = 4, projection_hidden_act: str = 'relu', layer_norm_eps: float = 1e-05, initializer_factor: float = 1.0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/configuration_clap.py#L68)

**المعاملات:**

window_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 8) : حجم الصورة للطيف الصوتي

num_mel_bins (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `64`) : عدد ميزات ميل المستخدمة لكل إطار إدخال. يجب أن يتوافق مع القيمة المستخدمة في فئة `AutoFeatureExtractor`.

spec_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 256) : حجم الإدخال المطلوب لطيف الترددات الذي يدعمه النموذج. قد يختلف عن مخرجات `ClapFeatureExtractor`، وفي هذه الحالة سيتم تغيير حجم ميزات الإدخال. يتوافق مع `image_size` في نماذج الصوت.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `gelu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4`) : حجم (دقة) كل رقعة.

patch_stride (`list`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[4, 4]`) : خطوة البقعة (Patch stride) لطيف الصوت

num_classes (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 527) : عدد الفئات المستخدمة لتدريب الرأس

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `768`) : بُعد التمثيلات المخفية.

projection_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `512`) : بُعد طبقات الإسقاط للنص والرؤية.

depths (`Union[list[int], tuple[int, ...]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `(2, 2, 6, 2)`) : عمق كل طبقة في Transformer.

num_attention_heads (`Union[list[int], tuple[int, ...]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `(4, 8, 16, 32)`) : عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer.

enable_fusion (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم تفعيل دمج البقع أم لا. هذا هو الإسهام الرئيسي للمؤلفين، ومن المفترض أن يعطي أفضل النتائج.

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.1`) : احتمال الإسقاط (dropout) لجميع الطبقات المتصلة بالكامل في التضمينات (embeddings) والمُشفِّر (encoder) والمُجمِّع (pooler).

fusion_type (`[type]`، *اختياري*) : نوع الدمج المستخدم لدمج الباتش.

patch_embed_input_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1) : عدد القنوات المستخدمة لمطياف الإدخال

flatten_patch_embeds (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تسطيح تضمينات البقع أم لا

patch_embeds_hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 96) : حجم المخفي لتضمينات الباتش. يُستخدم كعدد قنوات الإخراج.

enable_patch_layer_norm (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان سيتم تفعيل تطبيع الطبقة (layer normalization) لتضمينات الباتش (patch embeddings)

drop_path_rate (`Union[float, int]`, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `0.0`) : معدل إسقاط المسار لدمج البقع.

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

qkv_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إضافة انحياز إلى الاستعلامات والمفاتيح والقيم.

mlp_ratio (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4.0`) : نسبة بُعد MLP المخفي إلى بُعد التضمين.

aff_block_r (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 4) : نسبة التصغير downsize_ratio المستخدمة في كتلة AudioFF

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

projection_hidden_act (`str`، *اختياري*، الافتراضي `relu`) : دالة التنشيط المستخدمة في المُشغِّل متعدد الوسائط.

layer_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-05`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.

initializer_factor (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1.0`) : معامل لتجميع جميع مصفوفات الأوزان (يجب إبقاؤه عند 1، ويُستخدم داخليًا لاختبارات التهيئة).

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج ClapModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Clap وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [laion/clap-htsat-fused](https://huggingface.co/laion/clap-htsat-fused)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

مثال:

```python
>>> from transformers import ClapAudioConfig, ClapAudioModel

>>> # Initializing a ClapAudioConfig with laion/clap-htsat-fused style configuration
>>> configuration = ClapAudioConfig()

>>> # Initializing a ClapAudioModel (with random weights) from the laion/clap-htsat-fused style configuration
>>> model = ClapAudioModel(configuration)

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

## ClapFeatureExtractor[[transformers.ClapFeatureExtractor]]

#### transformers.ClapFeatureExtractor[[transformers.ClapFeatureExtractor]]

```python
transformers.ClapFeatureExtractor(feature_size = 64, sampling_rate = 48000, hop_length = 480, max_length_s = 10, fft_window_size = 1024, padding_value = 0.0, return_attention_mask = False, frequency_min: float = 0, frequency_max: float = 14000, top_db: int | None = None, truncation: str = 'fusion', padding: str = 'repeatpad', **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/feature_extraction_clap.py#L36)

**المعاملات:**

feature_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 64) : بُعد الميزة للمطيافات الملّية المستخرجة. يتوافق هذا مع عدد مرشحات الملّ (`n_mels`).

sampling_rate (`int`, *اختياري*, القيمة الافتراضية 48000) : معدل أخذ العينات الذي يجب أن تُرقَم به ملفات الصوت، ويُعبَّر عنه بالهرتز (Hz). لا يخدم هذا الوصف إلا لتنبيه المستخدمين إذا كان الصوت المُدخل إلى مستخرج الميزات لا يحمل نفس معدل أخذ العينات.

hop_length (`int`,*optional*, defaults to 480) : Length of the overlapping windows for the STFT used to obtain the Mel Spectrogram. The audio will be split in smaller `frames` with a step of `hop_length` between each frame.

max_length_s (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 10) : الحد الأقصى لطول الإدخال للنموذج بالثواني. يُستخدم هذا لتعبئة الصوت.

fft_window_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 1024) : حجم النافذة (بالعينات) التي يُطبَّق عليها تحويل فورييه. يتحكم هذا في دقة الترددات في الطيف الصوتي. تعني القيمة 400 أن تحويل فورييه يُحسب على نوافذ من 400 عينة.

padding_value (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.0) : قيمة الحشو المستخدمة لحشو الصوت. يجب أن تتوافق مع الصمت.

return_attention_mask (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان يجب على النموذج إرجاع أقنعة الانتباه (attention masks) المقابلة للإدخال أم لا.

frequency_min (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0) : أدنى تردد محل اهتمام. لن يتم حساب تحويل فورييه القصير للزمن (STFT) للقيم دون هذا الحد.

frequency_max (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 14000) : أعلى تردد محل اهتمام. لن يتم حساب STFT للقيم التي تتجاوز هذا الحد.

top_db (`float`، *اختياري*) : أعلى قيمة بالديسيبل المستخدمة لتحويل مطياف الميّل إلى المقياس اللوغاريتمي. لمزيد من التفاصيل، راجع دالة `audio_utils.power_to_db`

truncation (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"fusion"`) : نمط الاقتطاع للمدخلات الصوتية الطويلة. النمطان المتاحان هما: - `fusion` سيستخدم `_random_mel_fusion`، والذي يكدس 3 اقتطاعات عشوائية من مطياف المييل (mel spectrogram) مع نسخة مُصغّرة (downsampled) من مطياف المييل بأكمله. إذا كان `config.fusion` مضبوطاً على True، فإن المقاطع الصوتية الأقصر أيضاً تحتاج إلى إرجاع 4 قيم مييل، والتي ستكون مجرد نسخة من المييل الأصلي المُستلَم من الصوت المُملأ (padded). - `rand_trunc` سيختار اقتطاعاً عشوائياً من مطياف المييل.

padding (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"repeatpad"`) : نمط الحشو للمدخلات الصوتية الأقصر. تم تنفيذ ثلاثة أنماط في الأصل: - `repeatpad`: يتم تكرار الصوت ثم حشوه ليلائم `max_length`. - `repeat`: يتم تكرار الصوت ثم قصّه ليلائم `max_length` - `pad`: يتم حشو الصوت.

ينشئ مستخرج ميزات CLAP.

يرث مستخرج الميزات هذا من [SequenceFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/main_classes/feature_extractor#transformers.SequenceFeatureExtractor) الذي يحتوي على معظم الطرق الرئيسية. ينبغي للمستخدمين الرجوع إلى هذه الفئة الأصلية لمزيد من المعلومات حول تلك الطرق.

تستخرج هذه الفئة ميزات بنك المرشحات المييلية من الكلام الخام باستخدام تنفيذ مخصص عبر numpy لتحويل فورييه الزمني القصير *Short Time Fourier Transform* (STFT) والذي ينبغي أن يطابق ما يعادله في pytorch وهو `torch.stft`.

#### to_dict[[transformers.ClapFeatureExtractor.to_dict]]

```python
to_dict()
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/feature_extraction_clap.py#L141)

**يعيد:** `dict[str, Any]`

قاموس بجميع السمات التي تُشكّل هذه النسخة من التهيئة، باستثناء بنوك مرشحات ميل، إذ لا حاجة لحفظها أو طباعتها نظراً لطولها المفرط.

يسلسل هذه النسخة إلى قاموس بايثون.

## ClapProcessor[[transformers.ClapProcessor]]

#### transformers.ClapProcessor[[transformers.ClapProcessor]]

```python
transformers.ClapProcessor(feature_extractor, tokenizer)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/processing_clap.py#L26)

**المعاملات:**

feature_extractor (`ClapFeatureExtractor`) : مُستخرج الميزات هو مدخل مطلوب.

tokenizer (`RobertaTokenizer`) : المُجزِّئ مدخل إلزامي.

ينشئ ClapProcessor الذي يغلّف مستخرج الميزات ومُرمِّز الرموز في مُعالِج واحد.

يوفر [ClapProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapProcessor) جميع وظائف [ClapFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapFeatureExtractor) و[RobertaTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer). راجع [~ClapFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapFeatureExtractor) و[~RobertaTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/led#transformers.RobertaTokenizer) لمزيد من المعلومات.

#### __call__[[transformers.ClapProcessor.__call__]]

```python
__call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/processing_utils.py#L653)

**المعاملات:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *اختياري*) : الصورة التي سيتم معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`، *اختياري*) : التسلسل أو الدفعة من التسلسلات المراد ترميزها. يمكن أن يكون كل تسلسل نصًا أو قائمة من النصوص (نص مُجزَّأ مسبقًا). إذا مررت مدخلات مُجزَّأة مسبقًا، فاضبط `is_split_into_words=True` لتجنب الغموض مع المدخلات المُجمَّعة في دفعات.

videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`، *اختياري*) : الفيديو المراد معالجته مسبقًا. يتوقع إدخال فيديو واحد أو دفعة من الفيديوهات بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر فيديوهات بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`.

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`، *اختياري*) : الصوت أو مجموعة الأصوات التي يجب تجهيزها. يمكن أن يكون كل صوت مصفوفة NumPy أو متجه PyTorch. في حالة استخدام مصفوفة NumPy/متجه PyTorch، يجب أن يكون شكل كل صوت (C, T)، حيث C هو عدد القنوات، وT هو طول العينة للصوت.

return_tensors (`str` أو [TensorType](/docs/transformers/main/ar/internal/file_utils#transformers.TensorType)، *اختياري*) : إذا تم تعيينه، فسيُرجع تينسورات من إطار عمل محدد. القيم المقبولة هي:  - `'pt'`: يُرجع كائنات `torch.Tensor` من PyTorch. - `'np'`: يُرجع كائنات `np.ndarray` من NumPy.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ar/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs)، *اختياري*) : خيارات معالجة إضافية لكل نمط (نص، صور، مقاطع فيديو، صوت). تُدرج المعلمات الخاصة بالنموذج أعلاه؛ راجع فئة TypedDict للحصول على القائمة الكاملة للحجج المدعومة.

## ClapModel[[transformers.ClapModel]]

#### transformers.ClapModel[[transformers.ClapModel]]

```python
transformers.ClapModel(config: ClapConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/modeling_clap.py#L1432)

**المعاملات:**

config ([ClapConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Clap العاري الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.ClapModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, is_longer: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, return_loss: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/modeling_clap.py#L1537)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

input_features (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لميزات الصوت المدخلة. يمكن الحصول على ميزات الصوت باستخدام [ClapFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapFeatureExtractor). راجع `ClapFeatureExtractor.__call__()` للتفاصيل ([ClapProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapProcessor) يستخدم [ClapFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapFeatureExtractor) لمعالجة الأصوات).

is_longer (`torch.Tensor`، من الشكل `(batch_size, 1)`، *اختياري*) : ما إذا كان المقطع الصوتي أطول من `max_length`. إذا كان `True`، فسيتم تفعيل دمج الميزات لتعزيزها.

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

return_loss (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إرجاع خسارة التباينية أم لا.

**يعيد:** `ClapOutput` أو `tuple(torch.Tensor)`

`ClapOutput` أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([ClapConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [ClapModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` of shape `(1,)`, *اختياري*, يُعاد عندما يكون `return_loss` هو `True`) -- خسارة تباينية لتقدير التشابه بين الصوت والنص.
- **logits_per_audio** (`torch.Tensor` من الشكل `(audio_batch_size, text_batch_size)`) -- درجات ضرب النقطة المُقيَّسة بين `audio_embeds` و`text_embeds`. يمثل هذا درجات التشابه بين الصوت والنص.
- **logits_per_text** (`torch.Tensor` من الشكل `(text_batch_size, audio_batch_size)`) -- درجات ضرب النقطة المُقيَّسة بين `text_embeds` و`audio_embeds`. يمثل هذا درجات التشابه بين النص والصوت.
- **text_embeds** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, output_dim`) -- تمثيلات النص (embeddings) التي تم الحصول عليها من خلال تطبيق طبقة الإسقاط (projection layer) على المخرجات المجمعة (pooled output) لـ [ClapTextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapTextModel).
- **audio_embeds** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, output_dim`) -- تمثيلات الصوت الناتجة عن تطبيق طبقة الإسقاط على المخرجات المجمعة لـ [ClapAudioModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapAudioModel).
- **text_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling`، *اختياري*) -- مخرجات [ClapTextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapTextModel).
- **audio_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling`، *اختياري*) -- مخرجات [ClapAudioModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapAudioModel).

أمثلة:

```python
>>> from datasets import load_dataset
>>> from transformers import AutoProcessor, ClapModel

>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/ashraq-esc50-1-dog-example")
>>> audio_sample = dataset["train"]["audio"][0]["array"]

>>> model = ClapModel.from_pretrained("laion/clap-htsat-unfused")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("laion/clap-htsat-unfused")

>>> input_text = ["Sound of a dog", "Sound of vacuum cleaner"]

>>> inputs = processor(text=input_text, audio=audio_sample, return_tensors="pt", padding=True)

>>> outputs = model(**inputs)
>>> logits_per_audio = outputs.logits_per_audio  # this is the audio-text similarity score
>>> probs = logits_per_audio.softmax(dim=-1)  # we can take the softmax to get the label probabilities
```

#### get_text_features[[transformers.ClapModel.get_text_features]]

```python
get_text_features(input_ids: Tensor, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/modeling_clap.py#L1467)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

**يعيد:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([ClapConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapConfig)) والمدخلات.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

أمثلة:

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

>>> model = ClapModel.from_pretrained("laion/clap-htsat-unfused")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("laion/clap-htsat-unfused")

>>> inputs = tokenizer(["the sound of a cat", "the sound of a dog"], padding=True, return_tensors="pt")
>>> with torch.inference_mode():
...     text_features = model.get_text_features(**inputs)
```

#### get_audio_features[[transformers.ClapModel.get_audio_features]]

```python
get_audio_features(input_features: Tensor, is_longer: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/modeling_clap.py#L1501)

**المعاملات:**

input_features (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`) : المصفوفات المقابلة لميزات الصوت المدخلة. يمكن الحصول على ميزات الصوت باستخدام [ClapFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapFeatureExtractor). راجع `ClapFeatureExtractor.__call__()` للتفاصيل ([ClapProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapProcessor) يستخدم [ClapFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapFeatureExtractor) لمعالجة الأصوات).

is_longer (`torch.Tensor`، من الشكل `(batch_size, 1)`، *اختياري*) : ما إذا كان المقطع الصوتي أطول من `max_length`. إذا كان `True`، فسيتم تفعيل دمج الميزات لتعزيزها.

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

**يعيد:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([ClapConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapConfig)) والمدخلات.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

أمثلة:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, ClapModel

>>> model = ClapModel.from_pretrained("laion/clap-htsat-unfused")
>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("laion/clap-htsat-unfused")
>>> random_audio = torch.rand((16_000))

>>> inputs = feature_extractor(random_audio, return_tensors="pt")
>>> with torch.inference_mode():
...     audio_features = model.get_audio_features(**inputs)
```

## ClapTextModel[[transformers.ClapTextModel]]

#### transformers.ClapTextModel[[transformers.ClapTextModel]]

```python
transformers.ClapTextModel(config: ClapTextConfig, add_pooling_layer = True)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/modeling_clap.py#L1346)

**المعاملات:**

config ([ClapTextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapTextConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

add_pooling_layer (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إضافة طبقة تجميع

يمكن أن يتصرف النموذج كمُشفِّر (مع الانتباه الذاتي فقط) وكذلك كمُفكِّك، وفي هذه الحالة يُضاف طبقة من الانتباه المتقاطع بين طبقات الانتباه الذاتي، وفقاً للمعمارية الموصوفة في *Attention is all you need*_ بقلم أشيش فاسواني، ونوآم شازير، ونيكي بارمار، وجاكوب أوزكوريت، وليون جونز، وأيدان ن. غوميز، ولوكاس كايزر، وإيليا بولوسوخين.

لكي يتصرف النموذج كـ decoder، يجب تهيئته مع ضبط معامل `is_decoder` في الإعداد على `True`. وللاستخدام في نموذج Seq2Seq، يجب تهيئة النموذج مع ضبط كل من معامل `is_decoder` و`add_cross_attention` على `True`؛ ثم يُتوقَّع أن يكون `encoder_hidden_states` مدخلًا لمرور الأمامي.

.. _*الانتباه هو كل ما تحتاجه*: https://huggingface.co/papers/1706.03762

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.ClapTextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = 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, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/modeling_clap.py#L1376)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

token_type_ids (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز المقاطع لتحديد الجزء الأول والثاني من المدخلات. يتم اختيار الفهارس من `[0, 1]`: - 0 يقابل رمز *الجملة أ*، - 1 يقابل رمز *الجملة ب*. [ما هي معرّفات أنواع الرموز؟](../glossary#token-type-ids)

position_ids (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) : بدلاً من تمرير `input_ids`، يمكنك اختيار تمرير تمثيل مضمّن مباشرةً. هذا مفيد إذا كنت ترغب في الحصول على مزيد من التحكم في كيفية تحويل فهارس `input_ids` إلى المتجهات المرتبطة بها، مقارنةً بمصفوفة البحث المضمّنة الداخلية للنموذج.

**يعيد:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([ClapConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapConfig)) والمدخلات.

تُعيد طريقة [ClapTextModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapTextModel) الخاصة بالتقديم (forward) تعريف الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

## ClapTextModelWithProjection[[transformers.ClapTextModelWithProjection]]

#### transformers.ClapTextModelWithProjection[[transformers.ClapTextModelWithProjection]]

```python
transformers.ClapTextModelWithProjection(config: ClapTextConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/modeling_clap.py#L1623)

**المعاملات:**

config ([ClapTextConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapTextConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Clap مع طبقة إسقاط في الأعلى (طبقة خطية فوق المخرجات المجمّعة).

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.ClapTextModelWithProjection.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/modeling_clap.py#L1644)

**المعاملات:**

input_ids (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس رموز تسلسل الإدخال في قاموس الكلمات. سيتم تجاهل الحشو افتراضيًا. يمكن الحصول على الفهارس باستخدام [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). راجع [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) و [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ar/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) للتفاصيل. [ما هي معرّفات الإدخال؟](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : فهارس مواضع رموز كل تسلسل إدخال في تضمينات المواضع. يتم اختيارها من النطاق `[0, config.n_positions - 1]`.  [ما هي معرّفات المواضع؟](../glossary#position-ids)

**يعيد:** `ClapTextModelOutput` أو `tuple(torch.Tensor)`

`ClapTextModelOutput` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([ClapConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [ClapTextModelWithProjection](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapTextModelWithProjection) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **text_embeds** (`torch.Tensor` بشكل `(batch_size, output_dim)` *اختياري* يُعاد عند تهيئة النموذج مع `with_projection=True`) -- تضمينات النص المُستخرَجة بتطبيق طبقة الإسقاط على pooler_output.
- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) -- تسلسل من الحالات المخفية عند مخرجات الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor, ...]`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor, ...]`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

أمثلة:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, ClapTextModelWithProjection

>>> model = ClapTextModelWithProjection.from_pretrained("laion/clap-htsat-unfused")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("laion/clap-htsat-unfused")

>>> inputs = tokenizer(["a sound of a cat", "a sound of a dog"], padding=True, return_tensors="pt")

>>> outputs = model(**inputs)
>>> text_embeds = outputs.text_embeds
```

## ClapAudioModel[[transformers.ClapAudioModel]]

#### transformers.ClapAudioModel[[transformers.ClapAudioModel]]

```python
transformers.ClapAudioModel(config: ClapAudioConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/modeling_clap.py#L1282)

#### forward[[transformers.ClapAudioModel.forward]]

```python
forward(input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, is_longer: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/modeling_clap.py#L1296)

**المعاملات:**

input_features (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لميزات الصوت المدخلة. يمكن الحصول على ميزات الصوت باستخدام [ClapFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapFeatureExtractor). راجع `ClapFeatureExtractor.__call__()` للتفاصيل ([ClapProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapProcessor) يستخدم [ClapFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapFeatureExtractor) لمعالجة الأصوات).

is_longer (`torch.Tensor`، من الشكل `(batch_size, 1)`، *اختياري*) : ما إذا كان المقطع الصوتي أطول من `max_length`. إذا كان `True`، فسيتم تفعيل دمج الميزات لتعزيزها.

**يعيد:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([ClapConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [ClapAudioModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapAudioModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

أمثلة:

```python
>>> from datasets import load_dataset
>>> from transformers import AutoProcessor, ClapAudioModel

>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/ashraq-esc50-1-dog-example")
>>> audio_sample = dataset["train"]["audio"][0]["array"]

>>> model = ClapAudioModel.from_pretrained("laion/clap-htsat-fused")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("laion/clap-htsat-fused")

>>> inputs = processor(audio=audio_sample, return_tensors="pt")

>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
```

## ClapAudioModelWithProjection[[transformers.ClapAudioModelWithProjection]]

#### transformers.ClapAudioModelWithProjection[[transformers.ClapAudioModelWithProjection]]

```python
transformers.ClapAudioModelWithProjection(config: ClapAudioConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/modeling_clap.py#L1685)

**المعاملات:**

config ([ClapAudioConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapAudioConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج Clap مع طبقة إسقاط في الأعلى (طبقة خطية فوق المخرجات المجمّعة).

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.ClapAudioModelWithProjection.forward]]

```python
forward(input_features: typing.Optional[torch.Tensor] = None, is_longer: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/clap/modeling_clap.py#L1700)

**المعاملات:**

input_features (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, feature_dim)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لميزات الصوت المدخلة. يمكن الحصول على ميزات الصوت باستخدام [ClapFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapFeatureExtractor). راجع `ClapFeatureExtractor.__call__()` للتفاصيل ([ClapProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapProcessor) يستخدم [ClapFeatureExtractor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapFeatureExtractor) لمعالجة الأصوات).

is_longer (`torch.Tensor`، من الشكل `(batch_size, 1)`، *اختياري*) : ما إذا كان المقطع الصوتي أطول من `max_length`. إذا كان `True`، فسيتم تفعيل دمج الميزات لتعزيزها.

**يعيد:** `ClapAudioModelOutput` أو `tuple(torch.Tensor)`

`ClapAudioModelOutput` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([ClapConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [ClapAudioModelWithProjection](/docs/transformers/main/ar/model_doc/clap#transformers.ClapAudioModelWithProjection) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **audio_embeds** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- تمثيلات الصوت (Audio embeddings) التي تم الحصول عليها عن طريق تطبيق طبقة الإسقاط (projection layer) على pooler_output.
- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`، *اختياري*) -- تسلسل من الحالات المخفية عند مخرجات الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor, ...]`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor, ...]`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

أمثلة:

```python
>>> from datasets import load_dataset
>>> from transformers import ClapAudioModelWithProjection, ClapProcessor

>>> model = ClapAudioModelWithProjection.from_pretrained("laion/clap-htsat-fused")
>>> processor = ClapProcessor.from_pretrained("laion/clap-htsat-fused")

>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/ashraq-esc50-1-dog-example")
>>> audio_sample = dataset["train"]["audio"][0]["array"]

>>> inputs = processor(audio=audio_sample, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> audio_embeds = outputs.audio_embeds
```