Transformers documentation
PP-Chart2Table
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Ce modèle a été contribué à Hugging Face Transformers le 2026-03-20.
PP-Chart2Table
Aperçu
PP-Chart2Table est un modèle multimodal SOTA développé par l'équipe PaddlePaddle, spécialisé dans l'analyse de graphiques en chinois et en anglais. Ses performances élevées sont assurées par une nouvelle tâche d'entraînement, « Shuffled Chart Data Retrieval », qui, combinée à une stratégie de masquage de jetons affinée, améliore considérablement son efficacité dans la conversion de graphiques en tableaux de données. Le modèle est renforcé par un pipeline de synthèse de données avancé qui utilise des données de semence de haute qualité, le RAG et la conception de personas de LLM pour créer un jeu d'entraînement plus riche et plus diversifié. Pour relever le défi des données non étiquetées à grande échelle et hors distribution (OOD), l'équipe a mis en œuvre un processus de distillation en deux étapes, garantissant une adaptabilité et une généralisation robustes sur des données réelles.
Architecture du modèle
PP-Chart2Table adopte une architecture de fusion multimodale qui combine une tour de vision pour l'extraction des caractéristiques des graphiques et un modèle de langage pour la génération de la structure des tableaux, permettant ainsi une conversion de graphique en tableau de bout en bout.
Utilisation
Inférence avec une seule entrée
L'exemple ci-dessous montre comment classifier une image avec PP-Chart2Table en utilisant Pipeline ou AutoModel.
Pipeline
AutoModel
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("image-text-to-text", model="PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors")
# PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template
conversation = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png",
},
],
},
]
result = pipe(text=conversation)
print(result[0]["generated_text"])from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor
model_path = "PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors"
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
model_path,
device_map="auto",
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)
# PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template
conversation = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png",
},
],
},
]
inputs = processor.apply_chat_template(
conversation,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
truncation=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt",
).to(model.device)
generated_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=256)
generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
result = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)
print(result)Inférence par lots
Voici comment faire avec PP-Chart2Table en utilisant Pipeline ou le AutoModel :
Pipeline
AutoModel
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("image-text-to-text", model="PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors")
# PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template
conversation = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png",
},
],
},
]
result = pipe(text=[conversation, conversation])
print(result[0][0]["generated_text"])from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor
model_path = "PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors"
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
model_path,
device_map="auto",
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path)
# PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template
conversation = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png",
},
],
},
]
batch_conversation = [conversation, conversation]
inputs = processor.apply_chat_template(
batch_conversation,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
truncation=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt",
).to(model.device)
generated_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=256)
generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)]
result = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)
print(result)PPChart2TableConfig
classe transformers.PPChart2TableConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_index: int = 151859image_seq_length: int = 576tie_word_embeddings: bool = True )
Paramètres
- vision_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], facultatif) — L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone visuel. - text_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], facultatif) — L'objet de configuration ou le dictionnaire du backbone de texte. - image_token_index (
int, facultatif, par défaut151859) — L'index du jeton d'image utilisé comme espace réservé pour les images d'entrée. - image_seq_length (
int, facultatif, par défaut576) — Longueur de séquence d'un embedding d'image. - tie_word_embeddings (
bool, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut lier les embeddings de poids selon la correspondancetied_weights_keysdu modèle.
Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un Pp Chart2TableModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Pp Chart2Table en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle du PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors
Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.
Exemple :
>>> from transformers import GotOcr2ForConditionalGeneration, PPChart2TableConfig
>>> # Initializing a PPChart2Table style configuration
>>> configuration = PPChart2TableConfig()
>>> # Initializing a model from the PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors style configuration
>>> model = GotOcr2ForConditionalGeneration(configuration) # underlying architecture is Got Ocr 2
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configPPChart2TableVisionConfig
classe transformers.PPChart2TableVisionConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 768output_channels: int = 256num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12num_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 1024patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16hidden_act: str = 'gelu'layer_norm_eps: float = 1e-06attention_dropout: float | int = 0.0initializer_range: float = 1e-10qkv_bias: bool = Trueuse_abs_pos: bool = Trueuse_rel_pos: bool = Truewindow_size: int = 14global_attn_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 5, 8, 11)mlp_dim: int = 3072 )
Paramètres
- hidden_size (
int, facultatif, par défaut768) — Dimension des représentations cachées. - output_channels (
int, facultatif, par défaut 256) — Dimensionnalité des canaux de sortie dans le Patch Encoder. - num_hidden_layers (
int, facultatif, par défaut12) — Nombre de couches cachées dans le décodeur Transformer. - num_attention_heads (
int, facultatif, valeur par défaut12) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer. - num_channels (
int, facultatif, par défaut3) — Le nombre de canaux d'entrée. - image_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], facultatif, par défaut1024) — La taille (résolution) de chaque image. - patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], facultatif, par défaut16) — La taille (résolution) de chaque patch. - hidden_act (
str, facultatif, par défautgelu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple,"gelu","relu","silu", etc. - layer_norm_eps (
float, facultatif, valeur par défaut1e-06) — L'épsilon utilisé par les couches de normalisation de couche. - attention_dropout (
Union[float, int], facultatif, valeur par défaut0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention. - initializer_range (
float, facultatif, par défaut1e-10) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids. - qkv_bias (
bool, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut ajouter un biais aux requêtes, clés et valeurs. - use_abs_pos (
bool, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut utiliser l'incorporation de position absolue. - use_rel_pos (
bool, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut utiliser l'incorporation de position relative. - window_size (
int, facultatif, valeur par défaut 14) — Taille de la fenêtre pour la position relative. - global_attn_indexes (
list[int], facultatif, par défaut[2, 5, 8, 11]) — Les index des couches d'attention globale. - mlp_dim (
int, facultatif, valeur par défaut 3072) — La dimensionnalité de la couche MLP dans l'encodeur Transformer.
Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un Pp Chart2TableModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Pp Chart2Table en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de facebook/sam-vit-huge
Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.
PPChart2TableImageProcessor
classe transformers.PPChart2TableImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
Paramètres
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB. - do_resize (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut redimensionner l'image. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, par défaut{'height' -- 1024, 'width': 1024}) : Définit les dimensions d'entrée maximales pour le modèle. - default_to_square (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut utiliser une image carrée par défaut lors du redimensionnement, si la taille est un entier. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Taille de l'image de sortie après application decenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, par défaut3) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enumPILImageResampling. N’a un effet que sido_resizeest défini surTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut rééchelonner l'image. - rescale_factor (
float, kwargs, facultatif, valeur par défaut0.00392156862745098) — Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image sido_rescaleest défini surTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut normaliser l'image. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que sido_normalizeest défini surTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que sido_normalizeest défini surTrue. - do_pad (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un bourrage (padding) de l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format{"height": int, "width" int}à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Sipad_sizen'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsquedo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — SeulChannelDimension.FIRSTest pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :"channels_first"ouChannelDimension.FIRST: image au format (num_channels, height, width)."channels_last"ouChannelDimension.LAST: image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux)."none"ouChannelDimension.NONE: image au format (hauteur, largeur).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. - Returns des tenseurs empilés si défini sur
'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. —
Construit un processeur d’images PPChart2TableImageProcessor.
disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) :
Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement et non par lots.
Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur
des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, facultatif) :
Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée.
Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cette valeur devrait être définie comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.
PPChart2TableImageProcessorPil
classe transformers.PPChart2TableImageProcessorPil
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
Paramètres
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB. - do_resize (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut redimensionner l'image. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, par défaut{'height' -- 1024, 'width': 1024}) : Définit les dimensions d'entrée maximales pour le modèle. - default_to_square (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut utiliser une image carrée par défaut lors du redimensionnement, si la taille est un entier. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Taille de l'image de sortie après application decenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, par défaut3) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enumPILImageResampling. N’a un effet que sido_resizeest défini surTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut rééchelonner l'image. - rescale_factor (
float, kwargs, facultatif, valeur par défaut0.00392156862745098) — Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image sido_rescaleest défini surTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut normaliser l'image. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que sido_normalizeest défini surTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que sido_normalizeest défini surTrue. - do_pad (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un bourrage (padding) de l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format{"height": int, "width" int}à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Sipad_sizen'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsquedo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — SeulChannelDimension.FIRSTest pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :"channels_first"ouChannelDimension.FIRST: image au format (num_channels, height, width)."channels_last"ouChannelDimension.LAST: image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux)."none"ouChannelDimension.NONE: image au format (hauteur, largeur).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. - Returns des tenseurs empilés si défini sur
'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. —
Construit un processeur d’images PPChart2TableImageProcessor.
disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) :
Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement et non par lots.
Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur
des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, facultatif) :
Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée.
Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cette valeur devrait être définie comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.
PPChart2TableProcessor
classe transformers.PPChart2TableProcessor
< source >( image_processor = Nonetokenizer = Nonechat_template = None**kwargs )
Paramètres
Construit un PPChart2TableProcessor qui encapsule un processeur d’images et un tokenizer en un seul processeur.
PPChart2TableProcessor offre toutes les fonctionnalités de PPChart2TableImageProcessor et de tokenizer_class. Consultez ~PPChart2TableImageProcessor et ~tokenizer_class pour plus d’informations.