如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 每个输入序列标记的边界框。...bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 每个输入序列标记的边界框。...bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 每个输入序列令牌的边界框。...bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy数组或tf.Tensor，可选） - 每个输入序列标记的边界框。
这包括从序列中提取特征，例如，对音频文件进行预处理以生成 Log-Mel Spectrogram 特征，从图像中提取特征，例如，裁剪图像文件，但也包括填充、归一化和转换为 NumPy、PyTorch 和...将image的通道顺序从 RGB 翻转为 BGR，或反之。请注意，如果image是 PIL 图像，则这将触发将其转换为 NumPy 数组。...请注意，如果image是 PIL 图像，则这将触发将其转换为 NumPy 数组。...或torch.Tensor）- 要转换为 NumPy 数组的图像。...将image转换为 numpy 数组。可选择重新缩放并将通道维度作为第一维。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为关联向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...hidden_size (int, 可选, 默认为 512) — 编码器层和池化层的维度。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）— 词汇表中输入序列令牌的索引。
但是，急切执行的功能（以研究形式从版本 1.5 开始可用，并从版本 1.7 被烘焙到 TensorFlow 中）需要立即评估操作，结果是可以将张量像 NumPy 数组一样对待（这被称为命令式编程）。..., numpy=8.0> 将张量转换为 NumPy/Python 变量 如果需要，可以将张量转换为numpy变量，如下所示： print(t2.numpy()) 输出将如下所示： [[[ 0\. 1\....from_tensor_slices()方法将 NumPy 数组转换为数据集。 注意batch()和shuffle()方法链接在一起。...我们将研究构建数据管道的两种重要方法，首先是从内存中的 NumPy 数组，其次是从逗号分隔值（CSV）文件。 我们还将研究二进制 TFRecord 格式。...='valid') 最大池化层 当窗口在层上滑动时，最大池化层在其窗口内取最大值，这与卷积发生的方式几乎相同。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将 input_ids 索引转换为关联向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为关联向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。
) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）— 词汇表中输入序列标记的索引。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy 数组或tf.Tensor）— 词汇表中输入序列标记的索引。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）— 输入序列标记在词汇表中的索引。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
如果您想要更多控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）— 词汇表中输入序列标记的索引。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 避免对填充标记索引执行注意力的掩码。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor） — 词汇表中输入序列标记的索引。
dropout (float, optional, 默认为 0.1) — 嵌入层、编码器和池化层中所有全连接层的丢弃概率。...如果您想要更多控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...要将数组准备成input_features，应使用 AutoFeatureExtractor 来提取 fbank 特征，填充并转换为tf.Tensor类型的张量。...要将数组准备成input_features，应使用 WhisperFeatureExtractor 来提取特征，填充并转换为类型为numpy.ndarray的张量。...要将数组准备成 input_features，应使用 WhisperFeatureExtractor 来提取特征，填充并转换为类型为 numpy.ndarray 的张量。
hidden_size (int, optional, 默认为 768) — 编码器层和池化层的维度。...bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 每个输入序列标记的边界框。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。 output_attentions（可选）— 是否返回所有注意力层的注意力张量。...bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 每个输入序列标记的边界框。...bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 每个输入序列令牌的边界框。
) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）— 输入序列标记在词汇表中的索引。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）— 词汇表中输入序列标记的索引。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。...) 参数 input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）-词汇表中输入序列标记的索引。...如果要更好地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
hidden_size（int，可选，默认为 6144）— 编码器层和池化层的维度。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量，这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果要更好地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
上传到 hub 的检查点使用torch_dtype = 'float16'，AutoModel API 将使用它将检查点从torch.float32转换为torch.float16。...每个图像可以是 PIL 图像、NumPy 数组或 PyTorch 张量。...如果您想要更多控制如何将`input_ids`索引转换为关联向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将很有用。...如果您想要更多控制如何将`input_ids`索引转换为关联向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将`input_ids`索引转换为相关向量，这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
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