Transformers documentation

Apertus

Transformers

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

Bu model, 2025-08-28 tarihinde Hugging Face Transformers'a katkıda bulunulmuştur.

Apertus

Genel Bakış

Apertus, İsviçre Yapay Zeka Girişimi'nden büyük dil modelleri ailesidir.

Yakında

Aşağıdaki örnek, Pipeline veya AutoModel ile ve komut satırından metin üretmenin nasıl yapılacağını göstermektedir.

Pipeline

AutoModel

ApertusConfig

sınıf transformers.ApertusConfig

< 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 = Nonevocab_size: int = 131072hidden_size: int = 4096intermediate_size: int = 14336num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 32num_key_value_heads: int | None = Nonehidden_act: str = 'xielu'max_position_embeddings: int = 65536initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 3bos_token_id: int | None = 1eos_token_id: int | list[int] | None = 2tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0 )

Parametreler

vocab_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 131072) — Modelin sözlük boyutu. input_ids tarafından temsil edilebilecek farklı token sayısını tanımlar.
hidden_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 4096) — Gizli temsillerin boyutu.
intermediate_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 14336) — MLP temsillerinin boyutu.
num_hidden_layers (int, isteğe bağlı, varsayılan 32) — Transformer çözücüdeki gizli katman sayısı.
num_attention_heads (int, isteğe bağlı, varsayılan 32) — Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.
num_key_value_heads (int, isteğe bağlı) — Bu, Grouped Query Attention uygulamasında kullanılacak key_value başlarının sayısıdır. num_key_value_heads=num_attention_heads ise model Multi Head Attention (MHA) kullanır, num_key_value_heads=1 ise model Multi Query Attention (MQA) kullanır, aksi halde GQA kullanılır. Çok başlı bir checkpoint'i GQA checkpoint'ine dönüştürürken, her grup key ve value başı, o gruptaki tüm orijinal başların ortalama havuzlanması (meanpooling) ile oluşturulmalıdır. Daha fazla ayrıntı için bu makaleye göz atın. Belirtilmezse, varsayılan olarak num_attention_heads kullanılır.
hidden_act (str, isteğe bağlı, varsayılan xielu) — Çözücüdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, "gelu", "relu", "silu" vb.
max_position_embeddings (int, isteğe bağlı, varsayılan 65536) — Bu modelin kullanılabileceği en uzun dizi uzunluğu.
initializer_range (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.02) — Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.
rms_norm_eps (float, isteğe bağlı, varsayılan 1e-05) — rms normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon.
use_cache (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Modelin son anahtar/değer dikkatlerini (tüm modellerde kullanılmaz) döndürüp döndürmeyeceği. Yalnızca config.is_decoder=True olduğunda veya model yalnızca çözücü tabanlı üretken bir model olduğunda geçerlidir.
pad_token_id (int, isteğe bağlı, varsayılan 3) — Sözlükte dolgu için kullanılan token kimliği.
bos_token_id (int, isteğe bağlı, varsayılan 1) — Sözlükte akış başlangıcı için kullanılan token kimliği.
eos_token_id (Union[int, list[int]], isteğe bağlı, varsayılan 2) — Sözlükte akış sonu için kullanılan token kimliği.
tie_word_embeddings (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Modelin tied_weights_keys eşlemesine göre ağırlık gömme bağlamalarının yapılıp yapılmayacağı.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], isteğe bağlı) — RoPE gömme yapılandırma parametrelerini içeren sözlük. Sözlük, rope_theta için bir değer ve daha uzun max_position_embeddings ile RoPE kullanmak istiyorsanız ölçekleme için kullanılan isteğe bağlı parametreleri içermelidir.
attention_bias (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Öz-dikkat sırasında sorgu, anahtar, değer ve çıktı projeksiyon katmanlarında önyargı (bias) kullanılıp kullanılmayacağı.
attention_dropout (Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan 0.0) — Dikkat olasılıkları için dropout oranı.

Bu, bir ApertusModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Apertus modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneği oluşturmak, swiss-ai/Apertus-8B-Instruct-2509 modelinin yapılandırmasına benzer bir yapılandırma elde edilmesini sağlar.

Yapılandırma nesneleri PreTrainedConfig sınıfından devralır ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için PreTrainedConfig belgesini okuyun.

>>> from transformers import ApertusModel, ApertusConfig

>>> # Initializing a Apertus-8B style configuration
>>> configuration = ApertusConfig()

>>> # Initializing a model from the Apertus-8B style configuration
>>> model = ApertusModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

ApertusModel

sınıf transformers.ApertusModel

< source >

( config: ApertusConfig )

Parametreler

config (ApertusConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.

Üzerinde herhangi bir özel head olmadan ham hidden-state'ler üreten çıplak Apertus Model.

Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parametreler

input_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yok sayılır.
Dizinler AutoTokenizer kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için PreTrainedTokenizer.encode() ve PreTrainedTokenizer.call() konularına bakın.

Girdi kimlikleri nelerdir?
attention_mask (torch.Tensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Doldurma (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işlemi yapmaktan kaçınmak için kullanılan maske. Seçilen maske değerleri [0, 1]:
- 1, maskelenmemiş jetonlar için,
- maskelenmiş jetonlar için 0.
Dikkat maskeleri nedir?
position_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Girdi dizilerindeki her token'ın konum gömme (position embedding) içindeki konum indeksleri. Seçim aralığı [0, config.n_positions - 1].
Pozisyon kimlikleri nedir?
past_key_values (~cache_utils.Cache, isteğe bağlı) — Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle past_key_values değerinin, çözümlemenin önceki bir aşamasında model tarafından döndürülen use_cache=True veya config.use_cache=True.
Girdi olarak yalnızca Cache örneği kabul edilir, kv cache kılavuzumuza bakın. past_key_values geçirilmezse, varsayılan olarak DynamicCache başlatılır.

Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak üretecektir.

past_key_values kullanılıyorsa, kullanıcının tüm input_ids (şekli (batch_size, sequence_length)) yerine, bu modele geçmiş anahtar değer durumları verilmemiş olan, işlenmemiş input_ids (şekli (batch_size, unprocessed_length)) girmesi beklenir.
inputs_embeds (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size), isteğe bağlı) — İsteğe bağlı olarak, input_ids yerine gömülü bir temsil doğrudan geçmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, input_ids dizinlerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisinden daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.
use_cache (bool, isteğe bağlı) — True olarak ayarlanırsa, past_key_values anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. past_key_values).

Dönüş değeri

BaseModelOutputWithPast veya tuple(torch.Tensor)

A BaseModelOutputWithPast veya bir torch.Tensor demeti (eğer return_dict=False geçirildiyse veya config.return_dict=False ise), yapılandırmaya (ApertusConfig) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

ApertusModel forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

last_hidden_state (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.

past_key_values kullanılırsa, yalnızca (batch_size, 1, hidden_size) biçimindeki dizilerin son gizli durumu (hidden-state) çıktı olarak verilir.
past_key_values (Cache, isteğe bağlı, use_cache=True geçirildiğinde veya config.use_cache=True olduğunda döndürülür) — Bir Cache örneğidir. Daha fazla ayrıntı için kv cache kılavuzumuza bakın.

Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. past_key_values girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler ve isteğe bağlı olarak config.is_encoder_decoder=True ise cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren, (batch_size, sequence_length, hidden_size) biçiminde bir demet.

Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
attentions (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (katman başına bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

ApertusForCausalLM

sınıf transformers.ApertusForCausalLM

< source >

( config: ApertusConfig )

Parametreler

config (ApertusConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.

Nedensel dil modellemesi için Apertus Modeli.

forward

< source >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → CausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parametreler

input_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yok sayılır.
Dizinler AutoTokenizer kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için PreTrainedTokenizer.encode() ve PreTrainedTokenizer.call() konularına bakın.

Girdi kimlikleri nelerdir?
attention_mask (torch.Tensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Doldurma (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işlemi yapmaktan kaçınmak için kullanılan maske. Seçilen maske değerleri [0, 1]:
- 1, maskelenmemiş jetonlar için,
- maskelenmiş jetonlar için 0.
Dikkat maskeleri nedir?
position_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Girdi dizilerindeki her token'ın konum gömme (position embedding) içindeki konum indeksleri. Seçim aralığı [0, config.n_positions - 1].
Pozisyon kimlikleri nedir?
past_key_values (~cache_utils.Cache, isteğe bağlı) — Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle past_key_values değerinin, çözümlemenin önceki bir aşamasında model tarafından döndürülen use_cache=True veya config.use_cache=True.
Girdi olarak yalnızca Cache örneği kabul edilir, kv cache kılavuzumuza bakın. past_key_values geçirilmezse, varsayılan olarak DynamicCache başlatılır.

Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak üretecektir.

past_key_values kullanılıyorsa, kullanıcının tüm input_ids (şekli (batch_size, sequence_length)) yerine, bu modele geçmiş anahtar değer durumları verilmemiş olan, işlenmemiş input_ids (şekli (batch_size, unprocessed_length)) girmesi beklenir.
inputs_embeds (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size), isteğe bağlı) — İsteğe bağlı olarak, input_ids yerine gömülü bir temsil doğrudan geçmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, input_ids dizinlerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisinden daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.
labels (torch.LongTensor, şekli (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Maskeli dil modelleme kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler [0, ..., config.vocab_size] aralığında olmalı ya da -100 olmalı (input_ids docstring'ine bakın). Endeksleri -100 olarak ayarlanan tokenlar yok sayılır (maskelenir), kayıp yalnızca etiketleri [0, ..., config.vocab_size] aralığında olan tokenlar için hesaplanır.
use_cache (bool, isteğe bağlı) — True olarak ayarlanırsa, past_key_values anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. past_key_values).
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], isteğe bağlı, varsayılan 0) — int ise, son logits_to_keep token için logits hesaplanır. 0 ise, tüm input_ids için logits hesaplanır (özel durum). Üretim için yalnızca son token logits'leri gereklidir ve bunların yalnızca o token için hesaplanması bellek tasarrufu sağlar; bu, uzun diziler veya büyük sözlük boyutu için oldukça önemli hale gelir. torch.Tensor ise, dizi uzunluğu boyutundaki korunacak indekslere karşılık gelen 1B olmalıdır. Bu, paketlenmiş tensor biçimini (batch ve dizi uzunluğu için tek boyut) kullanırken faydalıdır.

Dönüş değeri

CausalLMOutputWithPast veya tuple(torch.Tensor)

A CausalLMOutputWithPast veya bir torch.Tensor demeti (eğer return_dict=False geçirildiyse veya config.return_dict=False ise), yapılandırmaya (ApertusConfig) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

ApertusForCausalLM forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

loss (torch.Tensor, şekli (1,), isteğe bağlı, labels sağlandığında döndürülür) — Dil modelleme kaybı (sonraki token tahmini için).
logits (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Dil modelleme başlığının tahmin puanları (SoftMax öncesi her sözlük jetonu için puanlar).
past_key_values (Cache, isteğe bağlı, use_cache=True geçirildiğinde veya config.use_cache=True olduğunda döndürülür) — Bir Cache örneğidir. Daha fazla ayrıntı için kv cache kılavuzumuza bakın.

Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. past_key_values girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren, (batch_size, sequence_length, hidden_size) biçiminde bir demet.

Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
attentions (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (katman başına bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnek:

>>> from transformers import AutoTokenizer, ApertusForCausalLM

>>> model = ApertusForCausalLM.from_pretrained("swiss-ai/Apertus-8B-Instruct-2509")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("swiss-ai/Apertus-8B-Instruct-2509")

>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."

ApertusForTokenClassification

sınıf transformers.ApertusForTokenClassification

< source >

( config )

forward

< source >

Parametreler

input_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yok sayılır.
Dizinler AutoTokenizer kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için PreTrainedTokenizer.encode() ve PreTrainedTokenizer.call() konularına bakın.

Girdi kimlikleri nelerdir?
attention_mask (torch.Tensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Doldurma (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işlemi yapmaktan kaçınmak için kullanılan maske. Seçilen maske değerleri [0, 1]:
- 1, maskelenmemiş jetonlar için,
- maskelenmiş jetonlar için 0.
Dikkat maskeleri nedir?
position_ids (torch.LongTensor şeklinde (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Girdi dizilerindeki her token'ın konum gömme (position embedding) içindeki konum indeksleri. Seçim aralığı [0, config.n_positions - 1].
Pozisyon kimlikleri nedir?
past_key_values (Cache, isteğe bağlı) — Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle past_key_values değerinin, çözümlemenin önceki bir aşamasında model tarafından döndürülen use_cache=True veya config.use_cache=True.
Girdi olarak yalnızca Cache örneği kabul edilir, kv cache kılavuzumuza bakın. past_key_values geçirilmezse, varsayılan olarak DynamicCache başlatılır.

Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak üretecektir.

past_key_values kullanılıyorsa, kullanıcının tüm input_ids (şekli (batch_size, sequence_length)) yerine, bu modele geçmiş anahtar değer durumları verilmemiş olan, işlenmemiş input_ids (şekli (batch_size, unprocessed_length)) girmesi beklenir.
inputs_embeds (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size), isteğe bağlı) — İsteğe bağlı olarak, input_ids yerine gömülü bir temsil doğrudan geçmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, input_ids dizinlerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisinden daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.
labels (torch.LongTensor, şekli (batch_size, sequence_length), isteğe bağlı) — Token sınıflandırma kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler [0, ..., config.num_labels - 1] aralığında olmalıdır.
use_cache (bool, isteğe bağlı) — True olarak ayarlanırsa, past_key_values anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. past_key_values).

Dönüş değeri

TokenClassifierOutput

GenericForTokenClassification forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

Update on GitHub

←ALBERT Arcee→