# DeiT

## نظرة عامة

قُدِّم نموذج DeiT في [Training data-efficient image transformers & distillation through attention](https://huggingface.co/papers/2012.12877) بواسطة Hugo Touvron وMatthieu Cord وMatthijs Douze وFrancisco Massa وAlexandre Sablayrolles وHervé Jégou. لقد أظهر [Vision Transformer (ViT)](vit) الذي قُدِّم في [Dosovitskiy et al., 2020](https://huggingface.co/papers/2010.11929) أنه يمكن مطابقة أداء الشبكات العصبية التلافيفية الحالية أو حتى التفوق عليها باستخدام مُشفِّر Transformer (على غرار BERT). ومع ذلك، تطلّبت نماذج ViT المُقدَّمة في تلك الورقة التدريب على بنية تحتية مكلفة لعدة أسابيع، مع استخدام بيانات خارجية. أما نماذج DeiT (المحوِّلات البصرية الفعّالة من حيث البيانات) فهي محوِّلات مُدرَّبة بكفاءة أعلى لتصنيف الصور، وتتطلب بيانات أقل بكثير وموارد حوسبة أقل بكثير مقارنةً بنماذج ViT الأصلية.

المستخلص من الورقة البحثية هو كالتالي:

*أُثبتَ مؤخراً أن الشبكات العصبية المعتمدة حصرياً على آلية الانتباه قادرة على معالجة مهام فهم الصور مثل تصنيف الصور. ومع ذلك، يتم تدريب هذه الترانسفورمرات البصرية مسبقاً باستخدام مئات الملايين من الصور عبر بنية تحتية مكلفة، مما يحدّ من انتشارها. في هذا العمل، أنتجنا ترانسفورمر تنافسي خالٍ من الالتفاف من خلال التدريب على Imagenet فقط. قمنا بتدريبها على حاسوب واحد في أقل من 3 أيام. حقّق ترانسفورمر الرؤية المرجعي لدينا (86 مليون معامل) دقة top-1 تبلغ 83.1% (تقييم بمحصول واحد) على ImageNet دون استخدام أي بيانات خارجية. والأهم من ذلك، أننا نقدم استراتيجية معلم-طالب مخصصة للترانسفورمرات. تعتمد هذه الاستراتيجية على رمز تقطير يضمن أن يتعلم الطالب من المعلم عبر الانتباه. نُظهر أهمية هذا التقطير القائم على الرموز، خاصة عند استخدام شبكة عصبية الالتفافية كمعلم. وهذا يقودنا إلى الإبلاغ عن نتائج تنافسية مع شبكات الالتفاف لكلٍّ من Imagenet (حيث نحصل على دقة تصل إلى 85.2%) وعند النقل إلى مهام أخرى. نشارك كودنا ونماذجنا.*

تمت مساهمة هذا النموذج من قِبل [nielsr](https://huggingface.co/nielsr).

## نصائح للاستخدام

- مقارنةً بـ ViT، تستخدم نماذج DeiT ما يُسمى برمز التقطير (distillation token) للتعلم بفعالية من معلم (والذي، في ورقة DeiT، هو نموذج مشابه لـ ResNet). يتم تعلم رمز التقطير عبر الانتشار العكسي، من خلال التفاعل مع رمز الفئة ([CLS]) ورموز البقع (patch tokens) عبر طبقات الانتباه الذاتي.
- هناك طريقتان لضبط النماذج المُقطّرة، إما (1) بالطريقة الكلاسيكية، وذلك بوضع رأس تنبؤ فقط فوق الحالة المخفية النهائية لرمز الفئة دون استخدام إشارة التقطير، أو (2) بوضع رأس تنبؤ فوق رمز الفئة ورأس تنبؤ آخر فوق رمز التقطير. في هذه الحالة، يُدرَّب رأس التنبؤ الخاص بـ [CLS] باستخدام إرجاعية التداخل العادية بين تنبؤ الرأس والوسم الصحيح، بينما يُدرَّب رأس التنبؤ الخاص بالتقطير باستخدام التقطير الصارم (إرجاعية التداخل بين تنبؤ رأس التقطير والوسم الذي تنبأ به المعلم). عند وقت الاستدلال، يُؤخذ متوسط التنبؤ بين الرأسين كالتنبؤ النهائي. وتُسمى الطريقة (2) أيضاً بـ "الضبط مع التقطير"، لأن الاعتماد يكون على معلم تم ضبطه مسبقاً على مجموعة البيانات الفرعية. من حيث النماذج، تقابل الطريقة (1) [DeiTForImageClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTForImageClassification) وتقابل الطريقة (2) [DeiTForImageClassificationWithTeacher](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTForImageClassificationWithTeacher).
- لاحظ أن المؤلفين حاولوا أيضًا استخدام التقطير الناعم لـ (2) (حيث يتم تدريب رأس التنبؤ بالتقطير باستخدام تباعد كولباك-ليبلر لمطابقة مخرجات سوفتماكس للمعلم)، لكن التقطير الصلب أعطى أفضل النتائج.
- تم تدريب جميع نقاط التفتيش المُصدَّرة مسبقًا وضبطها على مجموعة بيانات ImageNet-1k فقط. لم تُستخدم أي بيانات خارجية. وهذا على النقيض من نموذج ViT الأصلي، الذي استخدم بيانات خارجية مثل مجموعة بيانات JFT-300M/Imagenet-21k للتدريب المسبق.
- أطلق مؤلفو DeiT أيضًا نماذج ViT مُدرَّبة بكفاءة أعلى، يمكنك إدراجها مباشرة في [ViTModel](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/vit#transformers.ViTModel) أو [ViTForImageClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/vit#transformers.ViTForImageClassification). استُخدمت تقنيات مثل زيادة البيانات، والتحسين، والتنظيم لمحاكاة التدريب على مجموعة بيانات أكبر بكثير (مع استخدام ImageNet-1k فقط للتدريب المسبق). تتوفر 4 نسخ (بحجمين مختلفين): *facebook/deit-tiny-patch16-224*، *facebook/deit-small-patch16-224*، *facebook/deit-base-patch16-224* و *facebook/deit-base-patch16-384*. لاحظ أنه يجب استخدام [DeiTImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTImageProcessor) لتحضير الصور للنموذج.

### استخدام الانتباه القياسي بنقطة منتج

يتضمن PyTorch مُشغّلًا أصليًا للانتباه بنقطة جداء مُقيّمة (SDPA) كجزء من `torch.nn.functional`. تشمل هذه الدالة عدة تطبيقات يمكن تطبيقها اعتمادًا على المدخلات والعتاد المستخدم. راجع [التوثيق الرسمي](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html) أو صفحة [GPU Inference](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/perf_infer_gpu_one#pytorch-scaled-dot-product-attention) لمزيد من المعلومات.

يُستخدم SDPA افتراضيًا لـ `torch>=2.1.1` عندما تكون هناك نسخة تنفيذية متاحة، لكن يمكنك أيضًا تعيين `attn_implementation="sdpa"` في `from_pretrained()` لطلب استخدام SDPA بشكل صريح.

```python
from transformers import DeiTForImageClassification

model = DeiTForImageClassification.from_pretrained("facebook/deit-base-distilled-patch16-224", attn_implementation="sdpa", device_map="auto")
...
```

للحصول على أفضل تسارعات، ننصح بتحميل النموذج بدقة نصفية (مثل `torch.float16` أو `torch.bfloat16`).

في معيار محلي (A100-40GB، PyTorch 2.3.0، نظام التشغيل Ubuntu 22.04) باستخدام `float32` ونموذج `facebook/deit-base-distilled-patch16-224`، لاحظنا التسارعات التالية أثناء الاستدلال.

|   حجم الدفعة |   متوسط زمن الاستدلال (مللي ثانية)، وضع العاجل |   متوسط زمن الاستدلال (مللي ثانية)، نموذج sdpa |   تسريع، Sdpa / Eager (x) |
|--------------|-------------------------------------------|-------------------------------------------|------------------------------|
|            1 |                                         8 |                                         6 |                      1.33 |
|            2 |                                         9 |                                         6 |                      1.5  |
|            4 |                                         9 |                                         6 |                      1.5  |
|            8 |                                         8 |                                         6 |                      1.33 |

## الموارد

قائمة بالموارد الرسمية من Hugging Face وموارد المجتمع (المشار إليها بـ 🌎) لمساعدتك على البدء باستخدام DeiT.

- يُؤمّن هذا [دفتر الملاحظات](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/image_classification.ipynb) دعمًا لـ [DeiTForImageClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTForImageClassification).
- انظر أيضاً: [دليل مهمة تصنيف الصور](../tasks/image_classification)

إذا كنت مهتمًا بتقديم مورد ليُدرج هنا، فلا تتردد في فتح طلب سحب وسنقوم بمراجعته! يُفضَّل أن يُظهر المورد شيئًا جديدًا بدلاً من تكرار مورد موجود مسبقًا.

## DeiTConfig[[transformers.DeiTConfig]]

#### transformers.DeiTConfig[[transformers.DeiTConfig]]

```python
transformers.DeiTConfig(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, hidden_size: int = 768, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, intermediate_size: int = 3072, hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout_prob: float | int = 0.0, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-12, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, num_channels: int = 3, qkv_bias: bool = True, encoder_stride: int = 16, pooler_output_size: int | None = None, pooler_act: str = 'tanh')
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deit/configuration_deit.py#L24)

**المعاملات:**

hidden_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `768`) : بُعد التمثيلات المخفية.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `12`) : عدد رؤوس الانتباه في كل طبقة انتباه داخل مُفكِّك Transformer.

intermediate_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3072`) : بُعد تمثيلات MLP.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `gelu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : احتمال الإسقاط (dropout) لجميع الطبقات المتصلة بالكامل في التضمينات (embeddings) والمشفّر (encoder) والمجمّع (pooler).

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

layer_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-12`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `224`) : حجم (دقة) كل صورة.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `16`) : حجم (دقة) كل رقعة.

num_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3`) : عدد قنوات الإدخال.

qkv_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إضافة انحياز إلى الاستعلامات والمفاتيح والقيم.

encoder_stride (`int`, *اختياري*، القيمة الافتراضية 16) : العامل الذي يُستخدم لزيادة الدقة المكانية في رأس المُفكِّك (decoder head) لنمذجة الصور المقنَّعة (masked image modeling).

pooler_output_size (`int`، *اختياري*) : بُعد طبقة المُجمِّع (pooler layer). إذا كانت القيمة None، فإن القيمة الافتراضية هي `hidden_size`.

pooler_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `"tanh"`) : دالة التنشيط التي سيستخدمها المُجمِّع (pooler).

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات DeiTModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Deit وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [facebook/deit-base-distilled-patch16-224](https://huggingface.co/facebook/deit-base-distilled-patch16-224)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

مثال:

```python
>>> from transformers import DeiTConfig, DeiTModel

>>> # Initializing a DeiT deit-base-distilled-patch16-224 style configuration
>>> configuration = DeiTConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the deit-base-distilled-patch16-224 style configuration
>>> model = DeiTModel(configuration)

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

## DeiTImageProcessor[[transformers.DeiTImageProcessor]]

#### transformers.DeiTImageProcessor[[transformers.DeiTImageProcessor]]

```python
transformers.DeiTImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deit/image_processing_deit.py#L22)

**المعاملات:**

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان سيتم تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 256, 'width': 256}`): يصف الأبعاد القصوى للإدخال إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم من نوع عدد صحيح.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 224, 'width': 224}`): حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `True`) : ما إذا كان سيتم قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

يعيد تينسورات مكدسة إذا تم ضبطه على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات. --

ينشئ معالج صور DeiTImageProcessor.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*): هل يتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي وليس على شكل دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على CPU، وإلا فسيتم تعيينها إلى False. هذا الاختيار مبني على ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*): عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت للتوافق مع الإصدارات السابقة، لكن يجب تعيينها كخاصية لـ processor في النماذج المستقبلية.

#### preprocess[[transformers.DeiTImageProcessor.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: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/image_processing_utils.py#L382)

**المعاملات:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`.

image_like_kwargs (`dict[str, Any]`، *اختياري*) : علم مخصص للمطورين لإدخال مدخلات إضافية تشبه الصور والتي سيتم معالجتها مسبقًا أيضًا. استخدم هذا الخيار فقط إذا لم يعمل تمرير المدخلات كحجة اسمية (kwarg). على سبيل المثال، يُعد `preprocess(images, masks=masks)` الخيار المفضل، لكنه يؤدي إلى مشاكل في أولوية الحجة لبعض النماذج. في تلك الحالات، يمكن استخدام `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` بدلاً منه.

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

**يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة.

معالجة صورة أو دفعة من الصور مسبقًا.

## DeiTImageProcessorPil[[transformers.DeiTImageProcessorPil]]

#### transformers.DeiTImageProcessorPil[[transformers.DeiTImageProcessorPil]]

```python
transformers.DeiTImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deit/image_processing_pil_deit.py#L22)

**المعاملات:**

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان سيتم تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 256, 'width': 256}`): يصف الأبعاد القصوى للإدخال إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم من نوع عدد صحيح.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 224, 'width': 224}`): حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `True`) : ما إذا كان سيتم قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *optional*) : عدد رموز الصور المستخدمة لكل صورة في المدخلات. أُضيف للتوافق الرجعي، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد تينسورات مكدسة إذا ضُبط على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

يعيد تينسورات مكدسة إذا تم ضبطه على `'pt'`، وإلا يعيد قائمة من التينسورات. --

ينشئ معالج صور DeiTImageProcessor.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*): هل يتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي وليس على شكل دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على CPU، وإلا فسيتم تعيينها إلى False. هذا الاختيار مبني على ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*): عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت للتوافق مع الإصدارات السابقة، لكن يجب تعيينها كخاصية لـ processor في النماذج المستقبلية.

#### preprocess[[transformers.DeiTImageProcessorPil.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: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/image_processing_utils.py#L382)

**المعاملات:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`.

image_like_kwargs (`dict[str, Any]`، *اختياري*) : علم مخصص للمطورين لإدخال مدخلات إضافية تشبه الصور والتي سيتم معالجتها مسبقًا أيضًا. استخدم هذا الخيار فقط إذا لم يعمل تمرير المدخلات كحجة اسمية (kwarg). على سبيل المثال، يُعد `preprocess(images, masks=masks)` الخيار المفضل، لكنه يؤدي إلى مشاكل في أولوية الحجة لبعض النماذج. في تلك الحالات، يمكن استخدام `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` بدلاً منه.

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

**يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة.

معالجة صورة أو دفعة من الصور مسبقًا.

## DeiTModel[[transformers.DeiTModel]]

#### transformers.DeiTModel[[transformers.DeiTModel]]

```python
transformers.DeiTModel(config: DeiTConfig, add_pooling_layer: bool = True, use_mask_token: bool = False)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deit/modeling_deit.py#L347)

**المعاملات:**

config ([DeiTConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

add_pooling_layer (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إضافة طبقة تجميع

use_mask_token (`bool`, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `False`) : ما إذا كان سيتم استخدام رمز قناع لنمذجة الصور المقنّعة.

نموذج Deit الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.DeiTModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, bool_masked_pos: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, interpolate_pos_encoding: bool | None = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deit/modeling_deit.py#L364)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [DeiTImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTImageProcessor). راجع [DeiTImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل (`processor_class` يستخدم [DeiTImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTImageProcessor) لمعالجة الصور).

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor` من الشكل `(batch_size, num_patches)`، *اختياري*) : مواضع القناع المنطقي. تُشير إلى البقع المقنّعة (1) والتي ليست مقنّعة (0).

interpolate_pos_encoding (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم استيفاء ترميزات المواقع المُدرَّبة مسبقًا.

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

**يعيد:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([DeiTConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [DeiTModel](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- تسلسل من حالات الإخفاء (hidden-states) عند مخرج الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة للرمز الأول في التسلسل (رمز التصنيف) بعد المعالجة الإضافية عبر الطبقات المستخدمة في مهمة ما قبل التدريب المساعدة. على سبيل المثال، بالنسبة لعائلة نماذج BERT، تُرجع هذه الخاصية رمز التصنيف بعد معالجته عبر طبقة خطية ودالة تفعيل tanh. يتم تدريب أوزان الطبقة الخطية من هدف التنبؤ بالجملة التالية (التصنيف) أثناء ما قبل التدريب.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
```

## DeiTForMaskedImageModeling[[transformers.DeiTForMaskedImageModeling]]

#### transformers.DeiTForMaskedImageModeling[[transformers.DeiTForMaskedImageModeling]]

```python
transformers.DeiTForMaskedImageModeling(config: DeiTConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deit/modeling_deit.py#L407)

**المعاملات:**

config ([DeiTConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج DeiT مع مُفكِّك في الأعلى لنمذجة الصور المقنّعة، كما اقترح في [SimMIM](https://huggingface.co/papers/2111.09886).

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.DeiTForMaskedImageModeling.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, bool_masked_pos: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, interpolate_pos_encoding: bool = False, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deit/modeling_deit.py#L425)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [DeiTImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTImageProcessor). راجع [DeiTImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل (`processor_class` يستخدم [DeiTImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTImageProcessor) لمعالجة الصور).

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor` بأبعاد `(batch_size, num_patches)`) : مواضع القناع المنطقي. تُحدّد البقع المقنّعة (1) والتي ليست مقنّعة (0).

interpolate_pos_encoding (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استيفاء ترميزات المواقع المُدرَّبة مسبقًا.

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

**يعيد:** `MaskedImageModelingOutput` أو `tuple(torch.Tensor)`

`MaskedImageModelingOutput` أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([DeiTConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [DeiTForMaskedImageModeling](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTForMaskedImageModeling) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` of shape `(1,)`, *اختياري*, يُعاد عند تقديم `bool_masked_pos`) -- خسارة إعادة البناء.
- **إعادة البناء** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, height, width)`) -- الصور المُعاد بناؤها / المُكتملة.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل مرحلة) بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات مخفية (تُسمى أيضًا خرائط الميزات) للنموذج عند مخرجات كل مرحلة.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)`. أوزان الانتباه بعد دالة softmax للانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط المرجح في رؤوس الانتباه الذاتي.

أمثلة:
```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor, DeiTForMaskedImageModeling
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> import requests

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/deit-base-distilled-patch16-224")
>>> model = DeiTForMaskedImageModeling.from_pretrained("facebook/deit-base-distilled-patch16-224")

>>> num_patches = (model.config.image_size // model.config.patch_size) ** 2
>>> pixel_values = image_processor(images=image, return_tensors="pt").pixel_values
>>> # create random boolean mask of shape (batch_size, num_patches)
>>> bool_masked_pos = torch.randint(low=0, high=2, size=(1, num_patches)).bool()

>>> outputs = model(pixel_values, bool_masked_pos=bool_masked_pos)
>>> loss, reconstructed_pixel_values = outputs.loss, outputs.reconstruction
>>> list(reconstructed_pixel_values.shape)
[1, 3, 224, 224]
```

## DeiTForImageClassification[[transformers.DeiTForImageClassification]]

#### transformers.DeiTForImageClassification[[transformers.DeiTForImageClassification]]

```python
transformers.DeiTForImageClassification(config: DeiTConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deit/modeling_deit.py#L518)

**المعاملات:**

config ([DeiTConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج DeiT transformer مع رأس تصنيف صور في الأعلى (طبقة خطية فوق الحالة المخفية النهائية لرمز [CLS])، على سبيل المثال لـ ImageNet.

لاحظ أنه من الممكن ضبط DeiT على صور بدقة أعلى من تلك التي تم تدريبه عليها، وذلك عن طريق تعيين `interpolate_pos_encoding` إلى `True` في دالة forward للنموذج. سيقوم هذا بتقريب التضمينات الموضعية المُسبقة التدريب إلى الدقة الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.DeiTForImageClassification.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, interpolate_pos_encoding: bool | None = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deit/modeling_deit.py#L531)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [DeiTImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTImageProcessor). راجع [DeiTImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل (`processor_class` يستخدم [DeiTImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTImageProcessor) لمعالجة الصور).

labels (من نوع `torch.LongTensor` بأبعاد `(batch_size,)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة تصنيف/الانحدار للصور. يجب أن تكون الفهارس ضمن `[0, ..., config.num_labels - 1]`. إذا كان `config.num_labels == 1` يتم حساب خسارة الانحدار (خسارة متوسط المربع)، وإذا كان `config.num_labels > 1` يتم حساب خسارة التصنيف (الإنتروبيا المتقاطعة).

interpolate_pos_encoding (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم استيفاء ترميزات المواقع المُدرَّبة مسبقًا.

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

**يعيد:** [ImageClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput) أو `tuple(torch.Tensor)`

[ImageClassifierOutput](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput) أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([DeiTConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [DeiTForImageClassification](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTForImageClassification) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`, *اختياري*، يُعاد عند تقديم `labels`) -- خسارة التصنيف (أو الانحدار إذا كان config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, config.num_labels)`) -- درجات التصنيف (أو الانحدار إذا كان config.num_labels==1) (قبل SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل مرحلة) بشكل `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. حالات مخفية (تُسمى أيضًا خرائط الميزات) للنموذج عند مخرجات كل مرحلة.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة (Tuple) من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor, DeiTForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/deit-base-distilled-patch16-224")
>>> model = DeiTForImageClassification.from_pretrained("facebook/deit-base-distilled-patch16-224")

>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
...
```

## DeiTForImageClassificationWithTeacher[[transformers.DeiTForImageClassificationWithTeacher]]

#### transformers.DeiTForImageClassificationWithTeacher[[transformers.DeiTForImageClassificationWithTeacher]]

```python
transformers.DeiTForImageClassificationWithTeacher(config: DeiTConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deit/modeling_deit.py#L600)

**المعاملات:**

config ([DeiTConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج DeiT transformer مع رؤوس تصنيف الصور في الأعلى (طبقة خطية فوق الحالة المخفية النهائية لرمز [CLS] وطبقة خطية فوق الحالة المخفية النهائية لرمز التقطير) مثل ImageNet.

.. تحذير::

يدعم هذا النموذج الاستدلال فقط. لا يُدعم بعد الضبط الدقيق باستخدام التقطير (أي باستخدام معلم).

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.DeiTForImageClassificationWithTeacher.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, interpolate_pos_encoding: bool = False, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deit/modeling_deit.py#L618)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة لصور الإدخال. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [DeiTImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTImageProcessor). راجع [DeiTImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل (`processor_class` يستخدم [DeiTImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTImageProcessor) لمعالجة الصور).

interpolate_pos_encoding (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `False`) : ما إذا كان سيتم استيفاء ترميزات المواقع المُدرَّبة مسبقًا.

attention_mask (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على فهارس رموز الحشو. قيم القناع المختارة من `[0, 1]`: - 1 للرموز التي **ليست مقنّعة**، - 0 للرموز التي **مقنّعة**.  [ما هي أقنعة الانتباه؟](../glossary#attention-mask)

**يعيد:** `DeiTForImageClassificationWithTeacherOutput` أو `tuple(torch.Tensor)`

`DeiTForImageClassificationWithTeacherOutput` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([DeiTConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [DeiTForImageClassificationWithTeacher](/docs/transformers/v5.23.0/ar/model_doc/deit#transformers.DeiTForImageClassificationWithTeacher) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, config.num_labels)`) -- درجات التنبؤ على شكل متوسط بين cls_logits و logits التقطير.
- **cls_logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, config.num_labels)`) -- درجات التنبؤ لرأس التصنيف (أي الطبقة الخطية فوق الحالة المخفية النهائية لرمز الفئة).
- **distillation_logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, config.num_labels)`) -- درجات التنبؤ لرأس التقطير (أي الطبقة الخطية فوق الحالة المخفية النهائية لرمز التقطير).
- **hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة (Tuple) من `torch.Tensor` (واحدة لكل من مخرجات الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لكل من مخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

مثال:

```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor, DeiTForImageClassificationWithTeacher
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/deit-base-distilled-patch16-224")
>>> model = DeiTForImageClassificationWithTeacher.from_pretrained("facebook/deit-base-distilled-patch16-224")

>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
...
```