loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，在提供labels时返回）- 分类（或回归，如果config.num_labels==1）损失。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...loss（形状为(1,)的tf.Tensor，可选，在提供labels时返回）- 分类（或回归，如果config.num_labels==1）损失。
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YOSO 模型在顶部具有用于提取问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出顶部的线性层上计算span start logits和span end logits）。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 总跨度抽取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。...当在 ImageNet-1K 和 CIFAR-100 上进行微调时，它们的性能优于原始模型（ViT）以及数据高效图像变换器（DeiT）。...您可以查看关于推理以及在自定义数据上进行微调的演示笔记本这里（您只需将 ViTFeatureExtractor 替换为 BeitImageProcessor，将 ViTForImageClassification...返回的 logits 不一定与作为输入传递的pixel_values具有相同的大小。这是为了避免进行两次插值并在用户需要将 logits 调整为原始图像大小时丢失一些质量。
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tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None,...logits必须具有float16、float32或float64的dtype，标签必须具有int32或int64的dtype。注意，为了避免混淆，只需要将命名参数传递给这个函数。...labels:形状张量[d_0, d_1，…]， d_{r-1}](其中r为标签和结果的秩)和dtype int32或int64。标签中的每个条目必须是[0,num_classes]中的索引。...这些活化能被解释为非标准化的对数概率。name:操作的名称(可选)。返回值：一个与标签形状相同，与logits类型相同的张量，具有softmax交叉熵。...可能产生的异常：ValueError: If logits are scalars (need to have rank >= 1) or if the rank of the labels is not
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ALBERT 使用重复层，导致内存占用较小，但计算成本与具有相同数量隐藏层的 BERT-like 架构相似，因为它必须遍历相同数量的（重复）层。...将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。 支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。
请注意，TAPAS 算法的作者使用具有一些自动逻辑的转换脚本将其他数据集（WTQ、WikiSQL）转换为 SQA 格式。作者在这里解释了这一点。...支持第二种格式的原因是，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。
将 OwlViTForObjectDetection.image_guided_detection()的输出转换为 COCO api 期望的格式。...然后可以类似于 BERT，通过沿序列维度取平均值将潜在变量的最后隐藏状态转换为分类 logits，并在其上放置一个线性层，将d_latents投影到num_labels。...将 Perceiver 编码器的输出（形状为（batch_size，num_latents，d_latents））转换为形状为（batch_size，num_labels）的张量。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，在提供labels时返回） — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。...如论文所示，该模型在 ImageNet 上可以达到 79.0 的 top-1 准确率，在大规模数据集（即 JFT）上预训练时可以达到 84.5 的准确率。
mask_threshold（float，可选，默认为 0.5）- 在将预测的掩模转换为二进制值时使用的阈值。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。
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的相同令牌 模型必须预测原始句子，但有第二个目标：输入是两个句子 A 和 B（中间有一个分隔令牌）。...支持第二种格式的原因是，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。
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这样，模型可以用作循环网络：同时传递时间戳 0 和时间戳 1 的输入与在时间戳 0 传递输入，然后在时间戳 1 传递输入以及时间戳 0 的状态是相同的（见下面的示例）。...do_lower_case (bool，optional，默认为True) — 在分词时是否将输入转换为小写。...如果给定，start_logits 和 end_logits 将具有形状(batch_size, num_questions, sequence_length)。...如果为 None，则批处理中每个序列中的第一个问题标记将是唯一一个计算 start_logits 和 end_logits 的标记，并且它们将具有形状(batch_size, sequence_length...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，在提供labels时返回）— 分类损失。
loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，在提供labels时返回） — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。...reduce_labels（bool，可选，默认为False）— 是否将所有分割图的标签值减 1。通常用于数据集，其中 0 用于背景，并且背景本身不包含在数据集的所有类别中（例如 ADE20k）。...mask_threshold (float, 可选, 默认为 0.5) — 在将预测的掩码转换为二进制值时使用的阈值。...mask_threshold (float, 可选, 默认为 0.5) — 在将预测的掩码转换为二进制值时使用的阈值。...mask_threshold (float, 可选, 默认为 0.5) — 在将预测的掩码转换为二进制值时使用的阈值。
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