# PI0 [PI0](https://huggingface.co/papers/2410.24164)は、ロボットの操作（マニピュレーション）のためのビジョン・言語・アクションモデルです。視覚的な観測と言語による指示を同時に処理し、ロボットのアクションを生成します。 本論文の要旨は以下の通りです: *ロボットの学習は、柔軟で汎用的かつ器用なロボットシステムの可能性を最大限に引き出すとともに、人工知能における最も深い課題のいくつかに対処する上で、極めて大きな可能性を秘めています。しかしながら、実世界で効果的に機能するシステムに必要な汎用性レベルまでロボット学習を持ち上げるには、データ、汎化、頑健性の面で大きな障害があります。本論文では、汎用ロボットポリシー（すなわち、ロボット基盤モデル）がこれらの課題に対処する方法、および複雑で高度に器用なタスクのために効果的な汎用ロボットポリシーを設計する方法について議論します。私たちは、インターネット規模のセマンティック知識を継承するために、事前学習されたビジョン言語モデル（VLM）の上に構築された新しいフローマッチングアーキテクチャを提案します。その後、このモデルを、単一アームロボット、デュアルアームロボット、モバイルマニピュレータを含む、複数の器用なロボットプラットフォームから得られた大規模かつ多様なデータセットでどのように訓練できるかを議論します。私たちのモデルは、事前学習後のゼロショットでのタスク遂行能力、人間や上位のVLMポリシーからの言語指示への追従能力、そしてファインチューニングによる新しいスキルの習得能力の観点から評価されます。私たちの結果は、洗濯物のたたみ、テーブルの掃除、箱の組み立てなど、幅広いタスクをカバーしています。* このモデルは、[Molbap](https://huggingface.co/Molbap) と [RaushanTurganbay](https://huggingface.co/RaushanTurganbay) によって提供されました。元のコードは[こちら](https://github.com/Physical-Intelligence/openpi)で確認できます。 すべてのチェックポイントは、[PI0](https://huggingface.co/collections/lerobot/pi0)コレクションの下にあります。 > [!TIP] > `use_kernels=True` を [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) に設定すると、対応するレイヤーが Hub からの最適化されたカーネルに置き換えられます。詳細は [カーネルの読み込み](../kernel_doc/loading_kernels) を参照してください。 プロセッサは、チェックポイントが学習されたデータセットの統計情報を用いて、`state`と`actions`を正規化します。プロセッサの作成時にこれらを渡してください。 ## 使用例 ```python import torch from transformers import PI0ForConditionalGeneration, PI0Processor from transformers.image_utils import load_image model = PI0ForConditionalGeneration.from_pretrained( "lerobot/pi0_base", device_map="auto", attn_implementation="sdpa" ) processor = PI0Processor.from_pretrained( "google/paligemma2-3b-mix-224", state_mean=[0.0] * 8, # replace with the mean of your dataset's robot state state_std=[1.0] * 8, # replace with the standard deviation of your dataset's robot state ) prompt = "Pick up the object" image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/vla_pi0.jpg") state = torch.randn(1, 8) # replace with the robot state inputs = processor(image, prompt, state=state, return_tensors="pt").to(model.device) actions = model.sample_actions(**inputs, num_steps=3) print(actions) ``` ## PI0Config[[transformers.PI0Config]] #### transformers.PI0Config[[transformers.PI0Config]] ```python transformers.PI0Config(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, vlm_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, dit_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, chunk_size: int = 50, max_state_dim: int = 32, max_action_dim: int = 32, num_inference_steps: int = 10, time_sampling_beta_alpha: float = 1.5, time_sampling_beta_beta: float = 1.0, time_sampling_scale: float = 0.999, time_sampling_offset: float = 0.001, min_period: float = 0.004, max_period: float = 4.0, loss_reduction: str = 'mean') ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/configuration_pi0.py#L29) **パラメータ:** vlm_config (`dict`, *任意*) : vlmバックボーン（PaliGemmaModel）の設定。 dit_config (`dict`, *任意*) : DiTバックボーンの設定です。デフォルトでは、Gemma 300Mバリアントが使用されます。 chunk_size (`int`、*任意*、デフォルトは 50) : チャンクごとに予測するアクションステップ数。 max_state_dim (`int`, *optional*, デフォルトは 32) : 状態ベクトルの最大次元数（短いベクトルはゼロでパディングされます）。 max_action_dim (`int`、*任意*、デフォルトは 32) : 最大アクションベクトル次元（短いベクトルはゼロでパディングされます）。 num_inference_steps (`int`, *任意*, デフォルトは 10) : 推論時のデノイジングステップ数。 time_sampling_beta_alpha (`float`、*optional*、デフォルト値は 1.5) : 学習中に拡散時間をサンプリングするために使用される Beta 分布の Alpha パラメータ。 time_sampling_beta_beta (`float`、*optional*、デフォルト値は 1.0) : 学習中に拡散時間をサンプリングするために使用される Beta 分布の Beta パラメータ。 time_sampling_scale (`float`、*任意*、デフォルトは 0.999) : サンプルされた時間値のスケール係数。 time_sampling_offset (`float`、*任意*、デフォルトは 0.001) : サンプルされた時間値に追加されるオフセット。 min_period (`float`、*optional*、デフォルトは 0.004) : 正弦波時間埋め込みの最小周期。 max_period (`float`、*任意*、デフォルトは 4.0) : 正弦波時間埋め込みの最大周期。 loss_reduction (`str`、*任意*、デフォルトは`"mean"`) : MSE損失に使用する集約方法。 これはPI0Modelの設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に従ってPi0モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、[lerobot/pi0_base](https://huggingface.co/lerobot/pi0_base)と類似した設定が得られます。 設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) を継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、[PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。 例: ```python >>> from transformers import PI0ForConditionalGeneration, PI0Config >>> config = PI0Config() >>> model = PI0ForConditionalGeneration(config) ``` ## PI0Processor[[transformers.PI0Processor]] #### transformers.PI0Processor[[transformers.PI0Processor]] ```python transformers.PI0Processor(image_processor = None, tokenizer = None, chat_template = None, state_mean: list[float] | None = None, state_std: list[float] | None = None, actions_mean: list[float] | None = None, actions_std: list[float] | None = None, max_state_dim: int = 32, chunk_size: int = 50, **kwargs) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/processing_pi0.py#L49) **パラメータ:** image_processor (`PI0ImageProcessor`) : 画像プロセッサは必須の入力です。 tokenizer (`tokenizer_class`) : トークナイザーは必須の入力です。 chat_template (`str`) : チャット内のメッセージのリストをトークン化可能な文字列に変換するための Jinja テンプレート。 state_mean (`list[float]`, *任意*) : ロボット状態の平均値。`state`を処理するために必要です。 state_std (`list[float]`、*任意*) : ロボット状態のデータセット標準偏差。`state`を処理するために必要です。 actions_mean (`list[float]`, *optional*) : アクションのデータセット平均値。`actions`を処理するために必要です。 actions_std (`list[float]`、*任意*) : アクションのデータセット標準偏差。`actions`を処理するために必要です。 max_state_dim (`int`、*optional*、デフォルトは 32) : 状態とアクションをゼロパディングするサイズ。 chunk_size (`int`、*任意*、デフォルトは 50) : チャンクあたりのアクション数。 画像プロセッサとトークナイザーを単一のプロセッサにラップするPI0Processorを構築します。 [PI0Processor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0Processor) は、[PI0ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0ImageProcessor) と `tokenizer_class` のすべての機能を提供します。詳細については、[~PI0ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0ImageProcessor) および `~tokenizer_class` を参照してください。 #### __call__[[transformers.PI0Processor.__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'], list[typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]], list[list[typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]]], NoneType], text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, actions: typing.Union[list, numpy.ndarray, torch.Tensor, NoneType] = None, state: typing.Union[list, numpy.ndarray, torch.Tensor, NoneType] = None, **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/processing_pi0.py#L108) **パラメータ:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]], list[list[Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]]]]`, *optional*) : 前処理対象の画像です。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチの画像を想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、`do_rescale=False` を設定してください。 text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`、*任意*) : エンコード対象のシーケンスまたはシーケンスのバッチです。各シーケンスは文字列、または文字列のリスト（プレトークナイズ済み文字列）であることができます。プレトークナイズ済み入力を渡す場合は、バッチ入力との曖昧さを避けるために `is_split_into_words=True` を設定してください。 actions (`list | np.ndarray | torch.Tensor`, *任意*) : モデルによって予測されるアクション。プロセッサのデータセット統計量で正規化され、パディングが適用されます。 state (`list | np.ndarray | torch.Tensor`, *任意*) : ロボットの状態。プロセッサのデータセット統計量で正規化され、その後パディングが適用されます。 return_tensors (`str` または [TensorType](/docs/transformers/main/ja/internal/file_utils#transformers.TensorType)、*optional*) : 設定されている場合、特定のフレームワークのテンソルを返します。受け入れ可能な値は以下の通りです: - `'pt'`: PyTorch の `torch.Tensor` オブジェクトを返します。 - `'np'`: NumPy の `np.ndarray` オブジェクトを返します。 - ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ja/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : 各モダリティ（テキスト、画像、動画、音声）の追加処理オプション。モデル固有のパラメータは上記にリストされています。サポートされている引数の完全なリストについては、TypedDict クラスを参照してください。 **戻り値:** [BatchFeature](/docs/transformers/main/ja/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature) 以下のフィールドを持つ[BatchFeature](/docs/transformers/main/ja/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature): - **input_ids** -- モデルに与えるトークンIDのリスト。`text`が`None`でない場合に返されます。`suffix`が指定されている場合、`input_ids`にはサフィックスのinput idsも含まれます。 - **attention_mask** -- モデルが注意すべきトークンを指定するインデックスのリスト（`return_attention_mask=True`の場合、または`self.model_input_names`に*"attention_mask"*が含まれており`text`が`None`でない場合）。 - **pixel_values** -- モデルに渡すピクセル値。`images` が `None` でない場合に返されます。 - **pixel_attention_mask** -- モデルに渡すためのピクセル値のパディングマスク。`images`が`None`でない場合に返されます。 - **state** -- `state`がNoneでない場合、モデルと互換性のあるロボットの状態 - **actions** -- `actions`がNoneでない場合、トレーニングと互換性のあるラベルアクション ## PI0ImageProcessor[[transformers.PI0ImageProcessor]] #### transformers.PI0ImageProcessor[[transformers.PI0ImageProcessor]] ```python transformers.PI0ImageProcessor(**kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/image_processing_pi0.py#L26) **パラメータ:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像を RGB に変換するかどうか。 do_resize (`bool`, *kwargs*, *任意*, デフォルトは `True`) : 画像をリサイズするかどうか。 size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*、デフォルト値は`{'max_height' : 224, 'max_width': 224}`): モデルへの最大入力サイズを説明します。 default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `False`) : size が int の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。 crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` を適用した後の出力画像のサイズ。 resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*、デフォルトは `3`) : 画像をリサイズする場合に使用するリサンプリングフィルター。`PILImageResampling` の列挙型のいずれかになります。`do_resize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。 do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像をリスケールするかどうか。 rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `0.00392156862745098`) : `do_rescale` が `True` に設定されている場合、画像をリスケールするための係数。 do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像を正規化するかどうかを指定します。 image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `[0.5, 0.5, 0.5]`) : 正規化に使用する画像の平均値。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。 image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `[0.5, 0.5, 0.5]`) : 正規化に使用する画像の標準偏差。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。 do_pad (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像にパディングを適用するかどうか。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。正確なパディング戦略はモデルによって異なります。 pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, defaults to `{'height' : 224, 'width': 224}`): The size in `{"height": int, "width" int}` to pad the images to. Must be larger than any image size provided for preprocessing. If `pad_size` is not provided, images will be padded to the largest height and width in the batch. Applied only when `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。 data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `ChannelDimension.FIRST` のみです。slow processors との互換性のために追加されました。 input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *任意*) : 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推論されます。以下のいずれかになります: - `"channels_first"` または `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 形式の画像。 - `"channels_last"` または `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 形式の画像。 - `"none"` または `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 形式の画像。 device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。 return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `256`) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'` に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。`'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *任意*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 `'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 -- PI0ImageProcessor 画像プロセッサを構築します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *任意*): 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理する機能を無効にし、個別に処理するかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、ここ https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *任意*): 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 #### preprocess[[transformers.PI0ImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **パラメータ:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : 前処理対象の画像。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチの画像を想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、`do_rescale=False` を設定してください。 image_like_kwargs (`dict[str, Any]`、*省略可*) : 追加の画像類似の入力も前処理対象にするための開発者向けフラグです。引数として kwarg を渡す方法が機能しない場合のみ使用してください。例えば、`preprocess(images, masks=masks)` が推奨される方法ですが、一部のモデルでは引数の優先順位の問題が発生します。そのような場合は、代わりに `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` を使用できます。 do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を RGB に変換するかどうか。 do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をリサイズするかどうか。 size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : モデルへの最大入力次元を記述します。 default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*) : size が int の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。 crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` を適用した後の出力画像のサイズ。 resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : 画像をリサイズする場合に使用するリサンプリングフィルタ。`PILImageResampling` の列挙型のいずれかです。`do_resize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。 do_rescale (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像をリスケールするかどうか。 rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : `do_rescale` が `True` に設定されている場合、画像をリサイズするためのリスケール係数。 do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を正規化するかどうかを指定します。 image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : 正規化に使用する画像の平均値。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。 image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : 正規化に使用する画像の標準偏差。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。 do_pad (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像にパディングを適用するかどうか。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。正確なパディング戦略はモデルによって異なります。 pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 画像をパディングするサイズを`{"height": int, "width" int}`で指定します。前処理に提供されたすべての画像サイズより大きい必要があります。`pad_size`が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。`do_pad=True.`の場合にのみ適用されます。 do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。 data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `ChannelDimension.FIRST` のみです。slow processors との互換性のために追加されました。 input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *任意*) : 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推論されます。以下のいずれかになります: - `"channels_first"` または `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 形式の画像。 - `"channels_last"` または `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 形式の画像。 - `"none"` または `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 形式の画像。 device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。 return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *任意*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 **戻り値:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- __call__ メソッドによって返されるリスト/配列/テンソルの辞書（'pixel_values' など）。 - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`、*省略可*) -- 初期化時に PyTorch/Numpy の Tensor 内の整数リストを変換するために、ここで tensor_type を指定できます。 画像または画像のバッチを前処理します。 ## PI0Model[[transformers.PI0Model]] #### transformers.PI0Model[[transformers.PI0Model]] ```python transformers.PI0Model(config: PI0Config) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/modeling_pi0.py#L104) **パラメータ:** config ([PI0Config](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0Config)) : モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、[from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。 裸の Pi0 Modelは、特定のヘッドを上に載せず、生の hidden-states を出力します。 このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装している汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。 このモデルは、PyTorchの[torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)のサブクラスでもあります。通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。 #### forward[[transformers.PI0Model.forward]] ```python forward(action_embeds: Tensor, input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, **kwargs) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/modeling_pi0.py#L137) **パラメータ:** action_embeds (`torch.Tensor`, *任意*) : 入力アクションとロボット状態の埋め込み。 input_ids (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトでは、パディングは無視されます。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`、*任意*) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [PI0ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0ImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [PI0ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[PI0Processor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0Processor) は画像の処理に [PI0ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0ImageProcessor) を使用します）。 attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます: - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。 [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask) pixel_attention_mask (`torch.Tensor`, *任意*) : 入力画像内のパディング位置を示すマスク。 position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックスです。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `input_ids` を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、`input_ids` のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。`past_key_values` が渡されない場合、デフォルトで [DynamicCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。`past_key_values` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。 **戻り値:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) または `tuple(torch.FloatTensor)` 設定（[PI0Config](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0Config)）と入力に応じて、さまざまな要素で構成される [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) または `torch.FloatTensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。 [PI0Model](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0Model)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、後者はそれらを無視してしまいます。 - **last_hidden_state** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。 `past_key_values`が使用されている場合、出力されるのは、形状`(batch_size, 1, hidden_size)`のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。 - **past_key_values** (`Cache`、*任意*、`use_cache=True` が渡された場合または `config.use_cache=True` の場合に返されます) -- [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。 自己アテンションブロック（および `config.is_encoder_decoder=True` の場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（`past_key_values` 入力参照）。 - **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` の場合に返されます) -- `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、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, 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）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。 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。 #### embed_prefix[[transformers.PI0Model.embed_prefix]] ```python embed_prefix(input_ids, pixel_values, pixel_attention_mask, attention_mask = None) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/modeling_pi0.py#L117) ## PI0ForConditionalGeneration[[transformers.PI0ForConditionalGeneration]] #### transformers.PI0ForConditionalGeneration[[transformers.PI0ForConditionalGeneration]] ```python transformers.PI0ForConditionalGeneration(config: PI0Config) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/modeling_pi0.py#L217) アクション投影ヘッドとフローマッチングを備えたPI0モデル。 #### forward[[transformers.PI0ForConditionalGeneration.forward]] ```python forward(state: FloatTensor, noise: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, timestep: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, actions: FloatTensor = None, **kwargs) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/modeling_pi0.py#L230) **パラメータ:** state (`torch.Tensor`, *任意*) : 現在のロボットの状態。 noise (`torch.Tensor`, *任意*) : 現在のタイムステップでノイズ除去が必要なランダムノイズ timestep (`torch.Tensor`, *任意*) : 現在のデノイジングタイムステップ。 input_ids (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトでは、パディングは無視されます。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids) pixel_values (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`、*任意*) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [PI0ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0ImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [PI0ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[PI0Processor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0Processor) は画像の処理に [PI0ImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0ImageProcessor) を使用します）。 pixel_attention_mask (`torch.Tensor`, *任意*) : 入力画像内のパディング位置を示すマスク。 attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます: - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。 [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask) position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックスです。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids) inputs_embeds (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `input_ids` を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、`input_ids` のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。 past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。`past_key_values` が渡されない場合、デフォルトで [DynamicCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。`past_key_values` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。 actions (`torch.Tensor`, *任意*) : 予測が必要な入力アクション。損失の計算を行うため、トレーニング時のみ使用されます。 **戻り値:** [CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) または `tuple(torch.FloatTensor)` 設定（[PI0Config](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0Config)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成される、[CausalLMOutputWithPast](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast) または `torch.FloatTensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。 [PI0ForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ja/model_doc/pi0#transformers.PI0ForConditionalGeneration)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、後者はそれらを無視してしまいます。 - **loss** (`torch.FloatTensor`、shape `(1,)`、*optional*、`labels` が指定された場合に返されます) -- 言語モデリングの損失(次のトークンの予測用)。 - **logits** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。 - **past_key_values** (`Cache`、*任意*、`use_cache=True` が渡された場合または `config.use_cache=True` の場合に返されます) -- [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。 逐次デコーディングを高速化するために使用できる（`past_key_values` 入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。 - **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` の場合に返されます) -- `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、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, 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）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。 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。 例: ```python >>> from PIL import Image >>> from transformers import AutoProcessor, PI0ForConditionalGeneration >>> model = PI0ForConditionalGeneration.from_pretrained("lerobot/pi0_base") >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("lerobot/pi0_base") >>> messages = [ ... { ... "role": "user", "content": [ ... {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"}, ... {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"}, ... ] ... }, ... ] >>> inputs = processor.apply_chat_template( ... messages, ... tokenize=True, ... return_dict=True, ... return_tensors="pt", ... add_generation_prompt=True ... ) >>> # Generate >>> generate_ids = model.generate(**inputs) >>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0] ``` #### sample_actions[[transformers.PI0ForConditionalGeneration.sample_actions]] ```python sample_actions(state: FloatTensor, input_ids: LongTensor, pixel_values: FloatTensor, noise: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_attention_mask: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, num_steps: int | None = None, **kwargs) ``` [ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pi0/modeling_pi0.py#L318) フローマッチング推論を実行してアクションを生成します。