MobileViTV2Modelのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなくModuleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。

• last_hidden_state (torch.FloatTensor、shape (batch_size, num_channels, height, width)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

• pooler_output (torch.FloatTensor、shape (batch_size, hidden_size)) — 空間次元に対するプーリング操作を行った後の、最終層の隠れ状態です。

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返される) — torch.FloatTensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, num_channels, height, width) です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

MobileViTV2ForImageClassificationのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなくModuleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。

• loss (torch.FloatTensor、shape (1,)、optional、labels が指定された場合に返されます) — 分類損失（config.num_labels==1 の場合は回帰損失）。
• logits (torch.FloatTensor、shape (batch_size, config.num_labels)) — SoftMax 適用前の分類スコア（config.num_labels==1 の場合は回帰スコア）。
• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返される) — torch.FloatTensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各ステージの出力用がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, num_channels, height, width) です。各ステージの出力におけるモデルの隠れ状態（特徴マップとも呼ばれる）です。

>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileViTV2ForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

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

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("apple/mobilevitv2-1.0")
>>> model = MobileViTV2ForImageClassification.from_pretrained("apple/mobilevitv2-1.0")

>>> 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])
...

MobileViTV2ForSemanticSegmentationのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなくModuleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。

• loss (torch.FloatTensor、shape (1,)、optional、labels が指定された場合に返されます) — 分類損失（config.num_labels==1 の場合は回帰損失）。

• logits (torch.FloatTensor、形状 (batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)) — 各ピクセルの分類スコアです。

  pixel_values として入力に渡されたものと同じサイズであるとは限らない logits が返されます。これは、ユーザーが後処理として logits を元の画像サイズにリサイズする必要がある場合に、2回の補間処理を行って品質を失うことを避けるためです。常に logits の形状を確認し、必要に応じてリサイズしてください。

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返される) — torch.FloatTensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, patch_size, hidden_size) です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

• attentions (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileViTV2ForSemanticSegmentation

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("apple/mobilevitv2-1.0-imagenet1k-256")
>>> model = MobileViTV2ForSemanticSegmentation.from_pretrained("apple/mobilevitv2-1.0-imagenet1k-256")

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

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

>>> # logits are of shape (batch_size, num_labels, height, width)
>>> logits = outputs.logits