# TIPSv2

    
        
        
    

## Genel Bakış

TIPSv2 (Uzaysal farkındalıkla Metin-Görsel Ön-eğitimi), Bingyi Cao, Koert Chen, Kevis-Kokitsi Maninis, Kaifeng Chen, Arjun Karpur, Ye Xia, Sahil Dua, Tanmaya Dabral, Guangxing Han, Bohyung Han, Joshua Ainslie, Alex Bewley, Mithun Jacob, René Wagner, Washington Ramos, Krzysztof Choromanski, Mojtaba Seyedhosseini, Howard Zhou, André Araujo tarafından [TIPSv2: Advancing Vision-Language Pretraining with Enhanced Patch-Text Alignment](https://huggingface.co/papers/2604.12012) makalesinde önerilen, karşıtlıksal (contrastive) görme-dil kodlayıcıları ailesidir.

Makalenin özeti aşağıdaki gibidir:

*Görüntü-dil ön eğitimi alanındaki son ilerlemeler, sınıflandırma, geri getirme, segmentasyon ve derinlik tahmini gibi birçok aşağı akış bilgisayarla görme uygulamasında önemli iyileştirmeler sağlamıştır. Ancak bu modellerin hâlâ zorlandığı temel bir yetenek, yoğun yama (patch) temsillerini ilgili kavramların metin gömme (embedding) değerleriyle hizalamaktır. Bu çalışmada bu kritik sorunu inceliyor ve temel görüntü-dil modellerinde bu yeteneği artırmak için yeni teknikler öneriyoruz. Öncelikle, yama düzeyinde bir damıtma (distillation) işleminin yoğun yama-metin hizalamasını önemli ölçüde artırdığını ortaya koyuyoruz – şaşırtıcı bir şekilde, damıtılmış öğrenci modelinin yama-metin hizalaması, öğretmen modelinkini güçlü biçimde geride bırakıyor. Bu gözlem, ön eğitim tariflerinde değişiklikler yapmamız için bizi teşvik ediyor ve bu da, yaygın olarak kullanılan iBOT maskeli görüntü hedefinin bir yükseltmesi olan iBOT++'ı önermemize yol açıyor; bu yöntemde maskelenmemiş jetonlar da doğrudan kayba katkıda bulunur. Bu, ön eğitilmiş modellerin yama-metin hizalamasını dramatik biçimde artırır. Ayrıca, görüntü-dil ön eğitiminin verimliliğini ve etkinliğini artırmak için öğrenme tarifindeki üstel hareketli ortalama (exponential moving average) kurulumunu değiştiriyor ve farklı granülerliklerdeki sentetik açıklamalardan (caption) faydalanmak için bir açıklama örneklemesi stratejisi sunuyoruz. Bu bileşenleri birleştirerek, geniş bir aşağı akış uygulama yelpazesine uygun yeni bir görüntü-metin kodlayıcı modeli ailesi olan TIPSv2'yi geliştiriyoruz. 9 görev ve 20 veri seti üzerinde kapsamlı deneyler aracılığıyla, genel olarak son görüntü kodlayıcı modelleriyle eşdeğer veya onlardan daha iyi güçlü bir performans sergilediğimizi gösteriyoruz. Kod ve modeller, https://gdm-tipsv2.github.io/ adresindeki proje sayfamız üzerinden yayımlanmıştır.*

<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/tipsv2_architecture.jpg"
alt="tipsv2 architecture overview" width="600"/>

Bu model [Ternuraz](https://huggingface.co/Ternuraz) ve [guarin](https://huggingface.co/guarin) tarafından katkıda bulunmuştur. Orijinal kod [burada](https://github.com/google-deepmind/tips) bulunabilir.

Tüm orijinal TIPSv2 checkpoint'lerini [TIPSv2](https://huggingface.co/collections/google/tipsv2) koleksiyonunda bulabilirsiniz.

> [!TIP]
> Derinlik tahmini, normal tahmini ve TIPSv2 görme omurgası üzerinde anlamsal segmentasyon için [TIPSv2 DPT](./tipsv2_dpt)'ye bakın.

```python
from transformers import pipeline

image = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
candidate_labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"]

classifier = pipeline(task="zero-shot-image-classification", model="google/tipsv2-b14", device_map="auto")
out = classifier(image, candidate_labels=candidate_labels)
print(out)
# [{'score': 0.999, 'label': 'a photo of a cat'}, {'score': 0.001, 'label': 'a photo of a dog'}, {'score': 0.0, 'label': 'a photo of a car'}]
```

```python
import torch

from transformers import AutoModel, AutoProcessor
from transformers.image_utils import load_image

model_id = "google/tipsv2-b14"
model = AutoModel.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
candidate_labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"]

inputs = processor(text=candidate_labels, images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

probs = outputs.logits_per_image.softmax(dim=1)
most_likely_idx = probs.argmax(dim=1).item()
most_likely_label = candidate_labels[most_likely_idx]
print(f"Most likely label: '{most_likely_label}' with probability: {probs[0][most_likely_idx].item():.3f}")
# Most likely label: 'a photo of a cat' with probability: 0.975
```

Görselleri ve metinleri ayrı ayrı kodlamak için [get_image_features()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model.get_image_features) ve [get_text_features()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model.get_text_features) işlevlerini kullanın; bu, gömme değerlerinin bağımsız olarak hesaplandığı geri getirme iş akışlarında (ör. büyük bir görsel veritabanının önceden indekslenmesi) faydalıdır. Dönen gömme değerleri *normalize edilmemiş* olduğundan, benzerlik hesaplamadan önce L2 normalizasyonu uygulayın.

```python
import torch
import torch.nn.functional as F

from transformers import AutoModel, AutoProcessor
from transformers.image_utils import load_image

model_id = "google/tipsv2-b14"
model = AutoModel.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
candidate_labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"]

image_inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
text_inputs = processor(text=candidate_labels, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    image_outputs = model.get_image_features(**image_inputs)
    text_outputs = model.get_text_features(**text_inputs)

image_embeds = F.normalize(image_outputs.pooler_output, dim=-1)
text_embeds = F.normalize(text_outputs.pooler_output, dim=-1)

probs = (image_embeds @ text_embeds.T / model.temperature).softmax(dim=-1)
most_likely_idx = probs.argmax(dim=-1).item()
most_likely_label = candidate_labels[most_likely_idx]
print(f"Most likely label: '{most_likely_label}' with probability: {probs[0][most_likely_idx].item():.3f}")
# Most likely label: 'a photo of a cat' with probability: 0.975
```

Görüntü omurgasını doğrudan yüklemek ve metin modeli olmadan uzamsal özellik haritalarını almak için [AutoBackbone](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/backbones#transformers.AutoBackbone) kullanın.

```python
import torch
from transformers import AutoBackbone, AutoImageProcessor
from transformers.image_utils import load_image

model_id = "google/tipsv2-b14"
backbone = AutoBackbone.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_id)

image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(backbone.device)

with torch.no_grad():
    outputs = backbone(**inputs)

# feature_maps is a tuple of tensors, one per requested stage
patch_features = outputs.feature_maps[-1] # (batch_size, hidden_size, height, width) tensor
```

Sadece görsel özelliklere erişim gerekiyorsa [Tipsv2VisionModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionModel) kullanın. Özellikle bu, aşağıda gösterildiği gibi Tipsv2'deki iki sınıf token'ına erişmenizi sağlar. Not: Tipsv2, [Dinov2WithRegistersModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/dinov2_with_registers#transformers.Dinov2WithRegistersModel)'deki register token'ını ikincil bir sınıf token'ı olarak yeniden kullanmıştır. Bu iki token, eğitim şekilleri açısından farklılık gösterir:

- Sınıf belirteci 1: Web alt metni açıklamalarıyla denetlenir
- Sınıf belirteci 2: PaliGemma sentetik açıklamalarıyla denetlenir

```python
import torch
from transformers import AutoConfig, AutoImageProcessor, AutoModel
from transformers.image_utils import load_image

model_id = "google/tipsv2-b14"
config = AutoConfig.from_pretrained(model_id)
model = AutoModel.from_pretrained(model_id, config=config.vision_config, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_id)

image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

sequence = outputs.last_hidden_state # (batch_size, 1 + config.num_register_tokens + num_patches, hidden_size)
cls_token_1 = sequence[:, 0] # (batch_size, hidden_size)
cls_token_2 = sequence[:, 1] # (batch_size, hidden_size)
```

## Notlar

- [Tipsv2Model](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model), normalize edilmiş `image_embeds` ve `text_embeds` döndürür. `logits_per_image` ve `logits_per_text`, sıcaklığa bölünmüş kosinüs benzerliği olarak hesaplanan pratik çıktılardır.
- Görsel ve metin gömme vektörlerini ayrı ayrı almak için [get_image_features()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model.get_image_features) ve [get_text_features()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model.get_text_features) işlevlerini kullanın.
- Tüm katmanlardan özellik haritalarına erişim gerekiyorsa [Tipsv2VisionBackbone](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionBackbone) kullanın.
- İki görüntü sınıf jetonuna erişim gerekiyorsa [Tipsv2VisionModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionModel) kullanın.

## Tipsv2Config[[transformers.Tipsv2Config]]

#### transformers.Tipsv2Config[[transformers.Tipsv2Config]]

```python
transformers.Tipsv2Config(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, text_config: dict | transformers.models.tipsv2.configuration_tipsv2.Tipsv2TextConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.models.tipsv2.configuration_tipsv2.Tipsv2VisionConfig | None = None, temperature_init_value: float = 0.005065968260169029)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/configuration_tipsv2.py#L141)

**Parametreler:**

text_config (`dict`, *isteğe bağlı*) : [Tipsv2TextConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2TextConfig) sınıfını başlatmak için kullanılan yapılandırma seçeneklerinin sözlüğü.

vision_config (`dict`, *isteğe bağlı*) : [Tipsv2VisionConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionConfig) sınıfını başlatmak için kullanılan yapılandırma seçeneklerinin sözlüğü.

temperature_init_value (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.005065968260169029`) : [Tipsv2Model](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model) içinde kosinüs benzerliği logitlerini ölçeklemek için kullanılan öğrenilebilir sıcaklık parametresinin başlangıç değeri.

Bu, bir Tipsv2Model yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Tipsv2 modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneği oluşturmak, [google/tipsv2-b14](https://huggingface.co/google/tipsv2-b14) yapılandırmasına benzer bir yapılandırma üretir.

Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun.

Örnek:

```python
>>> from transformers import Tipsv2Config, Tipsv2Model

>>> configuration = Tipsv2Config()
>>> model = Tipsv2Model(configuration)
>>> configuration = model.config

>>> from transformers import Tipsv2TextConfig, Tipsv2VisionConfig

>>> text_config = Tipsv2TextConfig()
>>> vision_config = Tipsv2VisionConfig()
>>> config = Tipsv2Config(text_config=text_config, vision_config=vision_config)
```

## Tipsv2TextConfig[[transformers.Tipsv2TextConfig]]

#### transformers.Tipsv2TextConfig[[transformers.Tipsv2TextConfig]]

```python
transformers.Tipsv2TextConfig(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, vocab_size: int = 32000, hidden_size: int = 768, intermediate_size: int = 3072, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, max_position_embeddings: int = 64, hidden_act: str = 'relu', layer_norm_eps: float = 1e-05, attention_dropout: float | int = 0.0, pad_token_id: int | None = 0, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, initializer_range: float = 0.02, scale_sqrt_depth: bool = True, pooling_epsilon: float = 1e-08)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/configuration_tipsv2.py#L92)

**Parametreler:**

vocab_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `32000`) : Modelin sözlük boyutu. `input_ids` tarafından temsil edilebilecek farklı token sayısını tanımlar.

hidden_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `768`) : Gizli temsillerin boyutu.

intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `3072`) : MLP temsil boyutu.

num_hidden_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `12`) : Transformer decoder'ındaki gizli katman sayısı.

num_attention_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `12`) : Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.

max_position_embeddings (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `64`) : Bu modelin kullanılabileceği maksimum dizi uzunluğu.

hidden_act (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `relu`) : Dekoderdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` vb.

layer_norm_eps (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1e-05`) : Katman normalizasyonu katmanları tarafından kullanılan epsilon.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Dikkat olasılıkları için dropout oranı.

pad_token_id (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0`) : Sözlükte dolgu için kullanılan token kimliği.

bos_token_id (`int`, *isteğe bağlı*) : Sözlükte akış başlangıcı için kullanılan token kimliği.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *isteğe bağlı*) : Sözlükte akış sonu için kullanılan token kimliği.

initializer_range (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.02`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.

scale_sqrt_depth (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Sinüsoidal konum gömme eklenmeden önce token gömmelerinin `sqrt(hidden_size)` ile ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir.

pooling_epsilon (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1e-8`) : Maskeli ortalama havuzlama hesaplanırken geçerli jeton sayısına eklenen epsilon.

Bu, bir Tipsv2Model yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Tipsv2 modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneği oluşturmak, [google/tipsv2-b14](https://huggingface.co/google/tipsv2-b14) yapılandırmasına benzer bir yapılandırma üretir.

Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun.

Örnek:

```python
>>> from transformers import Tipsv2TextConfig, Tipsv2TextModel

>>> configuration = Tipsv2TextConfig()
>>> model = Tipsv2TextModel(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## Tipsv2VisionConfig[[transformers.Tipsv2VisionConfig]]

#### transformers.Tipsv2VisionConfig[[transformers.Tipsv2VisionConfig]]

```python
transformers.Tipsv2VisionConfig(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, mlp_ratio: int | float = 4, 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-06, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 448, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14, num_channels: int = 3, qkv_bias: bool = True, layerscale_value: float = 1.0, drop_path_rate: float | int = 0.0, use_swiglu_ffn: bool = False, num_register_tokens: int = 1, _out_features: list[str] | None = None, _out_indices: list[int] | None = None, apply_layernorm: bool = True, reshape_hidden_states: bool = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/configuration_tipsv2.py#L30)

**Parametreler:**

hidden_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `768`) : Gizli temsillerin boyutu.

num_hidden_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `12`) : Transformer decoder'ındaki gizli katman sayısı.

num_attention_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `12`) : Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.

mlp_ratio (`Union[int, float]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `4`) : MLP gizli boyutunun gömme boyutuna oranı.

hidden_act (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `gelu`) : Çözücüdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` vb.

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Gömme, kodlayıcı ve havuzlayıcıdaki tüm tam bağlı katmanlar için dropout olasılığı.

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Dikkat olasılıkları için dropout oranı.

initializer_range (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.02`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.

layer_norm_eps (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1e-06`) : Katman normalizasyonu katmanlarında kullanılan epsilon.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `448`) : Her bir görüntünün boyutu (çözünürlüğü).

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `14`) : Her yamanın boyutu (çözünürlüğü).

num_channels (`int`, *opsiyonel*, varsayılan `3`) : Girdi kanal sayısı.

qkv_bias (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Sorgulara, anahtarlara ve değerlere bir sapma (bias) eklenip eklenmeyeceğini belirtir.

layerscale_value (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1.0`) : Katman ölçeği için kullanılacak başlangıç değeri.

drop_path_rate (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Yama birleştirme için drop path oranı.

use_swiglu_ffn (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : SwiGLU ileri beslemeli sinir ağı kullanılıp kullanılmayacağını belirtir. Aksi takdirde, aktivasyon fonksiyonu olarak `hidden_act` kullanılan standart bir MLP kullanılır.

num_register_tokens (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1`) : Kullanılacak kayıt belirteçlerinin sayısı.

apply_layernorm (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Model omurga (backbone) olarak kullanılıyorsa, özellik haritalarına (feature maps) katman normalizasyonu uygulanıp uygulanmayacağını belirtir.

reshape_hidden_states (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Model omurga (backbone) olarak kullanılıyorsa, özellik haritalarının `(batch_size, hidden_size, height, width)` biçiminde 4B tensörlere yeniden şekillendirilip şekillendirilmeyeceğini belirtir. `False` ise, özellik haritaları `(batch_size, seq_len, hidden_size)` biçiminde 3B tensörler olacaktır.

Bu, bir Tipsv2Model yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Tipsv2 modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneği oluşturmak, [google/tipsv2-b14](https://huggingface.co/google/tipsv2-b14) yapılandırmasına benzer bir yapılandırma üretir.

Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun.

Örnek:

```python
>>> from transformers import Tipsv2VisionConfig, Tipsv2VisionModel

>>> configuration = Tipsv2VisionConfig()
>>> model = Tipsv2VisionModel(configuration)
>>> configuration = model.config
```

## Tipsv2Tokenizer[[transformers.Tipsv2Tokenizer]]

#### transformers.Tipsv2Tokenizer[[transformers.Tipsv2Tokenizer]]

```python
transformers.Tipsv2Tokenizer(vocab: dict[str, int] | None = None, merges: list[tuple[str, str]] | None = None, unk_token: str | None = '<unk>', pad_token: str | None = '<pad>', bos_token: str | None = None, eos_token: str | None = None, model_max_length: int = 64, do_lower_case: bool = True, token_type_ids_pattern: str = 'all_zeros', _spm_precompiled_charsmap = None, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/tokenization_tipsv2.py#L30)

HuggingFace'in *tokenizers* kütüphanesi tarafından desteklenen, BPE (SentencePiece) modeline dayalı Tipsv2 tokenizer'ı.

#### __call__[[transformers.Tipsv2Tokenizer.__call__]]

```python
__call__(text: TextInput | PreTokenizedInput | list[TextInput] | list[PreTokenizedInput] | None = None, text_pair: TextInput | PreTokenizedInput | list[TextInput] | list[PreTokenizedInput] | None = None, text_target: TextInput | PreTokenizedInput | list[TextInput] | list[PreTokenizedInput] | None = None, text_pair_target: TextInput | PreTokenizedInput | list[TextInput] | list[PreTokenizedInput] | None = None, add_special_tokens: bool = True, padding: bool | str | PaddingStrategy = False, truncation: bool | str | TruncationStrategy | None = None, max_length: int | None = None, stride: int = 0, is_split_into_words: bool = False, pad_to_multiple_of: int | None = None, padding_side: str | None = None, return_tensors: str | TensorType | None = None, return_token_type_ids: bool | None = None, return_attention_mask: bool | None = None, return_overflowing_tokens: bool = False, return_special_tokens_mask: bool = False, return_offsets_mapping: bool = False, return_length: bool = False, verbose: bool = True, tokenizer_kwargs: dict[str, Any] | None = None, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/tokenization_utils_base.py#L2448)

**Parametreler:**

text (`str`, `list[str]`, `list[list[str]]`, *opsiyonel*) : Kodlanacak dizi veya dizi partisi. Her dizi bir metin veya metin listesi (önceden tokenize edilmiş metin) olabilir. Diziler metin listesi (önceden tokenize edilmiş) olarak sağlanıyorsa, `is_split_into_words=True` değerini ayarlamanız gerekir (dizi partisiyle olan belirsizliği gidermek için).

text_pair (`str`, `list[str]`, `list[list[str]]`, *opsiyonel*) : Kodlanacak dizi veya dizi partisi. Her dizi bir metin veya metin listesi (önceden tokenize edilmiş metin) olabilir. Diziler metin listesi (önceden tokenize edilmiş) olarak sağlanıyorsa, `is_split_into_words=True` değerini ayarlamanız gerekir (dizi partisiyle olan belirsizliği gidermek için).

text_target (`str`, `list[str]`, `list[list[str]]`, *isteğe bağlı*) : Hedef metinler olarak kodlanacak dizi veya dizi grubu. Her dizi bir metin veya metin listesi (önceden tokenize edilmiş metin) olabilir. Diziler metin listesi (önceden tokenize edilmiş) olarak sağlanıyorsa, `is_split_into_words=True` değerini ayarlamanız gerekir (dizi grubu ile belirsizliği gidermek için).

text_pair_target (`str`, `list[str]`, `list[list[str]]`, *isteğe bağlı*) : Hedef metinler olarak kodlanacak dizi veya dizi grubu. Her dizi bir metin veya metin listesi (önceden tokenize edilmiş metin) olabilir. Diziler metin listesi (önceden tokenize edilmiş) olarak sağlanıyorsa, `is_split_into_words=True` değerini ayarlamanız gerekir (dizi grubu ile belirsizliği gidermek için).

tokenizer_kwargs (`dict[str, Any]`, *isteğe bağlı*) : Tokenizöre iletilecek ek kwargs'lar. Bunlar, açık parametreler ve diğer kwargs'larla birleştirilir; açık parametreler önceliklidir.

add_special_tokens (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Dizileri kodlarken özel jetonların eklenip eklenmeyeceğini belirtir. Bu, girdi kimliklerine otomatik olarak eklenen jetonları tanımlayan alttaki `PretrainedTokenizerBase.build_inputs_with_special_tokens` işlevini kullanır. `bos` veya `eos` jetonlarını otomatik olarak eklemek istiyorsanız bu işe yarar.

padding (`bool`, `str` veya [PaddingStrategy](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/file_utils#transformers.utils.PaddingStrategy), *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Dolguyu (padding) etkinleştirir ve kontrol eder. Aşağıdaki değerleri kabul eder:  - `True` veya `'longest'`: Batch'teki en uzun diziye kadar doldurur (yalnızca tek bir dizi sağlanırsa dolgu yapılmaz). - `'max_length'`: `max_length` argümanı ile belirtilen maksimum uzunluğa kadar veya bu argüman sağlanmadıysa modelin kabul edebileceği maksimum girdi uzunluğuna kadar doldurur. - `False` veya `'do_not_pad'` (varsayılan): Dolgu yapılmaz (yani, farklı uzunluklarda diziler içeren bir batch çıktısı alınabilir).

truncation (`bool`, `str` veya [TruncationStrategy](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.tokenization_utils_base.TruncationStrategy), *opsiyonel*, varsayılan `False`) : Kısaltmayı etkinleştirir ve kontrol eder. Aşağıdaki değerleri kabul eder:  - `True` veya `'longest_first'`: `max_length` argümanı ile belirtilen maksimum uzunluğa veya bu argüman sağlanmadıysa modelin kabul edebileceği maksimum giriş uzunluğuna kısaltır. Bir dizi çifti (veya çiftlerin bir partisi) sağlanırsa, çiftteki en uzun diziden token token kısaltma yapar. - `'only_first'`: `max_length` argümanı ile belirtilen maksimum uzunluğa veya bu argüman sağlanmadıysa modelin kabul edebileceği maksimum giriş uzunluğuna kısaltır. Bir dizi çifti (veya çiftlerin bir partisi) sağlanırsa, yalnızca çiftin ilk dizisini kısaltır. - `'only_second'`: `max_length` argümanı ile belirtilen maksimum uzunluğa veya bu argüman sağlanmadıysa modelin kabul edebileceği maksimum giriş uzunluğuna kısaltır. Bir dizi çifti (veya çiftlerin bir partisi) sağlanırsa, yalnızca çiftin ikinci dizisini kısaltır. - `False` veya `'do_not_truncate'` (varsayılan): Kısaltma yapılmaz (yani, modelin kabul edebileceği maksimum giriş boyutundan daha uzun dizi uzunluklarına sahip partiler üretebilir).

max_length (`int`, *opsiyonel*) : Kırpma/doldurma parametrelerinden biri tarafından kullanılacak olan maksimum uzunluğu kontrol eder. Ayarlanmaz veya `None` olarak ayarlanırsa, kırpma/doldurma parametrelerinden biri maksimum uzunluk gerektiriyorsa, önceden tanımlanmış modelin maksimum uzunluğu kullanılır. Modelin belirli bir maksimum giriş uzunluğu yoksa (XLNet gibi) maksimum uzunluğa kırpma/doldurma devre dışı bırakılır.

stride (`int`, *opsiyonel*, varsayılan 0) : `max_length` ile birlikte bir sayıya ayarlanırsa, `return_overflowing_tokens=True` olduğunda döndürülen taşan jetonlar, kısaltılmış ve taşan diziler arasında bir örtüşme sağlamak amacıyla kısaltılmış dizinin sonundan döndürülen bazı jetonları içerir. Bu argümanın değeri, örtüşen jetonların sayısını belirler.

is_split_into_words (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Girdinin önceden tokenize edilip edilmediğini (örneğin, kelimelere ayrılmış olup olmadığını) belirtir. `True` olarak ayarlanırsa, tokenizer girdinin zaten kelimelere ayrılmış olduğunu (örneğin, boşluklara göre bölünmüş) varsayar ve bunları tokenize eder. Bu, NER veya token sınıflandırma için faydalıdır.

pad_to_multiple_of (`int`, *isteğe bağlı*) : Ayarlanırsa, diziyi verilen değerin katına kadar doldurur. Bunun için `padding` etkinleştirilmelidir. Bu, hesaplama yeteneği `>= 7.5` (Volta) olan NVIDIA donanımlarında Tensor Cores kullanımını etkinleştirmek için özellikle faydalıdır.

padding_side (`str`, *isteğe bağlı*) : Modelin padding uygulanması gereken tarafı. ['right', 'left'] arasından seçilmelidir. Varsayılan değer, aynı ada sahip sınıf özelliğinden alınır.

return_tensors (`str` veya [TensorType](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/file_utils#transformers.TensorType), *opsiyonel*) : Ayarlanırsa, Python tamsayı listesi yerine tensörler döndürülür. Kabul edilen değerler:  - `'pt'`: PyTorch `torch.Tensor` nesnelerini döndürür. - `'np'`: Numpy `np.ndarray` nesnelerini döndürür.

return_token_type_ids (`bool`, *isteğe bağlı*) : Token türü kimliklerinin döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Varsayılan bırakılırsa, `return_outputs` özniteliği tarafından tanımlanan, ilgili tokenizer'ın varsayılanına göre token türü kimlikleri döndürülür.  [Token türü kimlikleri nelerdir?](../glossary#token-type-ids)

return_attention_mask (`bool`, *isteğe bağlı*) : Dikkat maskesinin (attention mask) döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Varsayılan bırakılırsa, `return_outputs` özniteliğiyle tanımlanan, ilgili tokenizer'ın varsayılanına göre dikkat maskesi döndürülür.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

return_overflowing_tokens (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Taşan token dizilerinin döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Girdi kimlikleri için bir dizi çifti (veya bir çiftler partisi) `truncation_strategy = longest_first` veya `True` ile sağlanırsa, taşan tokenlar döndürülmek yerine bir hata oluşturulur.

return_special_tokens_mask (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Özel jeton maskesi bilgisinin döndürülüp döndürülmeyeceği.

return_offsets_mapping (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Her token için `(char_start, char_end)` döndürülecek mi. Bu yalnızca [PreTrainedTokenizerFast](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/tokenizer#transformers.TokenizersBackend)'ten türeyen hızlı tokenizer'lar için kullanılabilir; Python tokenizer'ı kullanılıyorsa bu yöntem `NotImplementedError` fırlatır.

return_length  (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Kodlanmış girdilerin uzunluklarının döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir.

verbose (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Daha fazla bilgi ve uyarı basılıp basılmayacağı.

- ****kwargs** : `self.tokenize()` yöntemine iletilir

**Dönüş:** [BatchEncoding](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/tokenizer#transformers.BatchEncoding)

Aşağıdaki alanlara sahip bir [BatchEncoding](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/tokenizer#transformers.BatchEncoding):

- **input_ids** -- Bir modele verilecek token kimliklerinin listesi.

  [Girdi kimlikleri nelerdir?](../glossary#input-ids)

- **token_type_ids** -- Bir modele verilecek token türü kimlikleri listesi (`return_token_type_ids=True` olduğunda veya `self.model_input_names` içinde *"token_type_ids"* varsa).

  [Token type ID'leri nelerdir?](../glossary#token-type-ids)

- **attention_mask** -- Modelin hangi token'lara dikkat etmesi gerektiğini belirleyen indeks listesi (`return_attention_mask=True` olduğunda veya *"attention_mask"* `self.model_input_names` içinde olduğunda).

  [Dikkat maskeleri nedir?](../glossary#attention-mask)

- **overflowing_tokens** -- Taşan token dizileri listesi (`max_length` belirtildiğinde ve `return_overflowing_tokens=True` olduğunda).
- **num_truncated_tokens** -- Kırpılan token sayısı (`max_length` belirtildiğinde ve `return_overflowing_tokens=True` olduğunda).
- **special_tokens_mask** -- 0 ve 1'lerden oluşan liste; 1 eklenen özel tokenları, 0 ise normal dizi tokenlarını belirtir (`add_special_tokens=True` ve `return_special_tokens_mask=True` olduğunda).
- **length** -- Girdilerin uzunluğu (`return_length=True` olduğunda)

Bir veya birden fazla diziyi veya bir veya birden fazla dizi çiftini model için belirteçlere ayırmak ve hazırlamak için kullanılan ana yöntem.

## Tipsv2ImageProcessor[[transformers.Tipsv2ImageProcessor]]

#### transformers.Tipsv2ImageProcessor[[transformers.Tipsv2ImageProcessor]]

```python
transformers.Tipsv2ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/image_processing_tipsv2.py#L27)

**Parametreler:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmeyeceği.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, varsayılan `{'height' : 448, 'width': 448}`): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağını belirtir.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, varsayılan `2`) : Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, `PILImageResampling` enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca `do_resize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `0.00392156862745098`) : `do_rescale` `True` olarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `False`) : Görselin normalize edilip edilmeyeceğini belirtir.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağını belirtir. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Görsellerin doldurulacağı boyut, `{"height": int, "width" int}` biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. `pad_size` sağlanmazsa, görseller partideki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca `do_pad=True.` olduğunda uygulanır.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin merkezden kırpılıp kırpılmayacağını belirtir.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Yalnızca `ChannelDimension.FIRST` desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntüsünün kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir: - `"channels_first"` veya `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü. - `"channels_last"` veya `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) biçiminde görüntü. - `"none"` veya `ChannelDimension.NONE`: (height, width) biçiminde görüntü.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörleri, aksi halde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak bu, gelecekteki modellerde bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.

`'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. --

Tipsv2ImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*): Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamaya dayanan ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*): Girdideki her görsel için kullanılacak görsel jeton sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.

#### preprocess[[transformers.Tipsv2ImageProcessor.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'>)
```

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

**Parametreler:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Ön işlenecek görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa `do_rescale=False` olarak ayarlayın.

image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *isteğe bağlı*) : Ek görüntü benzeri girdiler için geliştirici bayrağı; bu girdiler de ön işleme tabi tutulacaktır. Girdileri kwarg olarak geçirmenin çalışmadığı durumlarda kullanın. Örneğin, `preprocess(images, masks=masks)` tercih edilen seçenektir ancak bazı modellerde argüman öncelik sorunlarına yol açar. Bu durumlarda bunun yerine `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` kullanılabilir.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmeyeceği.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görsel kullanılıp kullanılmayacağı.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, `PILImageResampling` enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca `do_resize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsiyonel*) : `do_rescale` `True` olarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için yeniden ölçekleme çarpanı.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görüntünün normalize edilip edilmeyeceğini belirtir.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağını belirtir. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Görsellerin doldurulacağı boyut, `{"height": int, "width" int}` biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. `pad_size` sağlanmazsa, görseller partideki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca `do_pad=True.` olduğunda uygulanır.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin merkezden kırpılıp kırpılmayacağını belirtir.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Yalnızca `ChannelDimension.FIRST` desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntüsünün kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir: - `"channels_first"` veya `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü. - `"channels_last"` veya `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) biçiminde görüntü. - `"none"` veya `ChannelDimension.NONE`: (height, width) biçiminde görüntü.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörleri, aksi halde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak bu, gelecekteki modellerde bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.

**Dönüş:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- __call__ yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü ('pixel_values' vb.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *isteğe bağlı*) -- Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz.

Bir görüntüyü veya bir görüntü grubunu ön işleme tabi tutun.

## Tipsv2Processor[[transformers.Tipsv2Processor]]

#### transformers.Tipsv2Processor[[transformers.Tipsv2Processor]]

```python
transformers.Tipsv2Processor(image_processor = None, tokenizer = None)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/processing_tipsv2.py#L27)

**Parametreler:**

image_processor (`Tipsv2ImageProcessor`) : Görüntü işleyici zorunlu bir girdidir.

tokenizer (`Tipsv2Tokenizer`) : Tokenizer zorunlu bir girdidir.

Bir görüntü işleyiciyi ve bir belirteçleyiciyi tek bir işleyicide birleştiren bir Tipsv2Processor oluşturur.

[Tipsv2Processor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Processor), [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) ve [Tipsv2Tokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Tokenizer) sınıflarının tüm işlevlerini sunar. Daha fazla bilgi için [~Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) ve [~Tipsv2Tokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Tokenizer) sınıflarına bakın.

#### __call__[[transformers.Tipsv2Processor.__call__]]

```python
__call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, audio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/processing_utils.py#L670)

**Parametreler:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *isteğe bağlı*) : Ön işleme tabi tutulacak görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa `do_rescale=False` olarak ayarlayın.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *isteğe bağlı*) : Kodlanacak dizi veya dizi topluluğu. Her dizi bir metin veya metin listesi (önceden tokenize edilmiş metin) olabilir. Önceden tokenize edilmiş bir girdi geçirirseniz, toplu girdilerle karışıklığı önlemek için `is_split_into_words=True` değerini ayarlayın.

videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`, *isteğe bağlı*) : Ön işleme tabi tutulacak video. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir video veya video grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan videoları geçiriyorsanız, `do_rescale=False` olarak ayarlayın.

audio (`Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]]`, *isteğe bağlı*) : Hazırlanacak ses veya sesler grubu. Her ses, bir NumPy dizisi veya PyTorch tensörü olabilir. NumPy dizisi/PyTorch tensörü durumunda, her sesin şekli (C, T) olmalıdır; burada C kanal sayısı, T ise sesin örnek uzunluğudur.

return_mm_token_type_ids (`bool`, *kwargs*) : Çok modlu yer tutucu token konumlarını gösteren çok modlu token türü kimliklerini döndürüp döndürmeyeceğini belirtir.

return_text_replacement_offsets (`bool`, *kwargs*) : Her çok modlu yer tutucu ve ikamesi için karakter ofsetlerinin döndürülüp döndürülmemesi.

return_tensors (`str` veya [TensorType](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/file_utils#transformers.TensorType), *opsiyonel*) : Ayarlanırsa, belirli bir çerçeveye ait tensörleri döndürür. Kabul edilen değerler:  - `'pt'`: PyTorch `torch.Tensor` nesnelerini döndürür. - `'np'`: NumPy `np.ndarray` nesnelerini döndürür.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *opsiyonel*) : Her modalite (metin, görüntüler, videolar, ses) için ek işleme seçenekleri. Modelle ilgili parametreler yukarıda listelenmiştir; desteklenen argümanların tam listesi için TypedDict sınıfına bakın.

## Tipsv2Model[[transformers.Tipsv2Model]]

#### transformers.Tipsv2Model[[transformers.Tipsv2Model]]

```python
transformers.Tipsv2Model(config: Tipsv2Config)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L986)

**Parametreler:**

config ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Üzerinde herhangi bir özel head olmadan ham hidden-state çıktısı üreten çıplak Tipsv2 Model.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Tipsv2Model.forward]]

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

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L1039)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [Tipsv2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın ([Tipsv2Processor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Processor), görüntü işleme için [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) kullanır).

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Boole maskeli konumlar. Hangi yamaların maskelendiğini (1) ve hangilerinin maskelenmediğini (0) belirtir. Yalnızca ön eğitim için geçerlidir.

return_loss (`bool`, *isteğe bağlı*) : Hem görüntü hem de metin girdileri sağlandığında kontrastif kaybın (contrastive loss) döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir.

**Dönüş:** `Tipsv2Output` veya `tuple(torch.Tensor)`

A `Tipsv2Output` veya bir `torch.Tensor` tuple'ı (eğer `return_dict=False` geçirilirse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[Tipsv2Model](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Model) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

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

- **loss** (`torch.Tensor`, şekli `(1,)`, *opsiyonel*, `return_loss` `True` olduğunda döndürülür) -- Görsel-metin benzerliği için kontrastif kayıp.
- **logits_per_image** (`torch.Tensor`, şekli `(image_batch_size, text_batch_size)`) -- `image_embeds` ile `text_embeds` arasındaki ölçekli nokta çarpımı puanları. Bu, görsel-metin benzerlik puanlarını temsil eder.
- **logits_per_text** (`torch.Tensor`, şekli `(text_batch_size, image_batch_size)`) -- `text_embeds` ile `image_embeds` arasındaki ölçekli nokta çarpımı puanları. Bu, metin-görsel benzerlik puanlarını temsil eder.
- **text_embeds** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, output_dim`) -- [Tipsv2TextModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2TextModel)'ün havuzlanmış çıktısına projeksiyon katmanının uygulanmasıyla elde edilen metin gömme değerleri.
- **image_embeds** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, output_dim`) -- [Tipsv2VisionModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionModel)'in havuzlanmış çıktısına projeksiyon katmanının uygulanmasıyla elde edilen gömme değerleri.
- **text_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling`, *isteğe bağlı*) -- [Tipsv2TextModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2TextModel)'ün çıktısı.
- **vision_model_output** (`~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling`, *isteğe bağlı*) -- [Tipsv2VisionModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionModel)'ün çıktısı.

Örnek:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoModel, AutoProcessor
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model_id = "google/tipsv2-b14"
>>> model = AutoModel.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

>>> image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
>>> candidate_labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"]

>>> inputs = processor(text=candidate_labels, images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

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

>>> probs = outputs.logits_per_image.softmax(dim=1)
>>> most_likely_idx = probs.argmax(dim=1).item()
>>> most_likely_label = candidate_labels[most_likely_idx]
>>> print(f"Most likely label: '{most_likely_label}' with probability: {probs[0][most_likely_idx].item():.3f}")
Most likely label: 'a photo of a cat' with probability: 0.975
```

#### get_text_features[[transformers.Tipsv2Model.get_text_features]]

```python
get_text_features(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L996)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

**Dönüş:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir 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` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

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

Örnek:

```python
```

#### get_image_features[[transformers.Tipsv2Model.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, bool_masked_pos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L1014)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [Tipsv2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın ([Tipsv2Processor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Processor), görüntü işleme için [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) kullanır).

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Boole maskeli konumlar. Hangi yamaların maskelendiğini (1) ve hangilerinin maskelenmediğini (0) belirtir. Yalnızca ön eğitim için geçerlidir.

**Dönüş:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir 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` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

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

Örnek:

```python
```

## Tipsv2TextModel[[transformers.Tipsv2TextModel]]

#### transformers.Tipsv2TextModel[[transformers.Tipsv2TextModel]]

```python
transformers.Tipsv2TextModel(config: Tipsv2TextConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L862)

**Parametreler:**

config ([Tipsv2TextConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2TextConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Üstünde herhangi bir projeksiyon kafası bulunmayan TIPSv2 metin kulesi.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Tipsv2TextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L873)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

**Dönüş:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[Tipsv2TextModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2TextModel) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki 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.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir 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` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

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

Örnek:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoConfig, Tipsv2TextModel, AutoProcessor

>>> model_id = "google/tipsv2-b14"
>>> config = AutoConfig.from_pretrained(model_id)
>>> model = Tipsv2TextModel.from_pretrained(model_id, config=config.text_config, device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

>>> candidate_labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a car"]
>>> inputs = processor(text=candidate_labels, return_tensors="pt").to(model.device)

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

>>> text_embeds = outputs.pooler_output  # (batch_size, hidden_size)
```

## Tipsv2VisionModel[[transformers.Tipsv2VisionModel]]

#### transformers.Tipsv2VisionModel[[transformers.Tipsv2VisionModel]]

```python
transformers.Tipsv2VisionModel(config: Tipsv2VisionConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L438)

**Parametreler:**

config ([Tipsv2VisionConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Üzerinde herhangi bir özel head olmadan ham hidden-state çıktısı üreten çıplak Tipsv2 Model.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Tipsv2VisionModel.forward]]

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

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L447)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [Tipsv2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın ([Tipsv2Processor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Processor), görüntü işleme için [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) kullanır).

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`) : Boole maskeli konumlar. Hangi yamaların maskelendiğini (1) ve hangilerinin maskelenmediğini (0) belirtir. Yalnızca ön eğitim için geçerlidir.

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

**Dönüş:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[Tipsv2VisionModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionModel) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki 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.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir 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` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

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

Örnek:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoConfig, AutoImageProcessor, AutoModel
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model_id = "google/tipsv2-b14"
>>> config = AutoConfig.from_pretrained(model_id)
>>> model = AutoModel.from_pretrained(model_id, config=config.vision_config, device_map="auto")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_id)

>>> image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

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

>>> # Tipsv2 repurposes the register token from DINOv2-with-registers as a secondary class token
>>> sequence = outputs.last_hidden_state  # (batch_size, 1 + num_register_tokens + num_patches, hidden_size)
>>> cls_token_1 = sequence[:, 0]  # supervised by web alt-text captions
>>> cls_token_2 = sequence[:, 1 : 1 + model.config.num_register_tokens]  # supervised by synthetic captions
```

## Tipsv2VisionBackbone[[transformers.Tipsv2VisionBackbone]]

#### transformers.Tipsv2VisionBackbone[[transformers.Tipsv2VisionBackbone]]

```python
transformers.Tipsv2VisionBackbone(config: Tipsv2Config | Tipsv2VisionConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L506)

**Parametreler:**

config (`Tipsv2Config | Tipsv2VisionConfig`) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

DETR ve MaskFormer gibi çerçevelerle kullanılacak Tipsv2Vision omurgası.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#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[[transformers.Tipsv2VisionBackbone.forward]]

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

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/tipsv2/modeling_tipsv2.py#L529)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [Tipsv2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın ([Tipsv2Processor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Processor), görüntü işleme için [Tipsv2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2ImageProcessor) kullanır).

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

**Dönüş:** `BackboneOutput` veya `tuple(torch.Tensor)`

A `BackboneOutput` veya bir `torch.Tensor` tuple'ı (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda), yapılandırmaya ([Tipsv2Config](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2Config)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[Tipsv2VisionBackbone](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/tipsv2#transformers.Tipsv2VisionBackbone) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

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

- **feature_maps** (`tuple(torch.Tensor)`, şekli `(batch_size, num_channels, height, width)`) -- Aşamaların özellik haritaları.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme çıktısı için bir tane + her katman çıktısı için bir tane) içeren bir tuple, boyutu `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` veya `(batch_size, num_channels, height, width)`, iskelete (backbone) göre değişir.

  Modelin her aşamanın çıktısındaki gizli durumları ve başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Yalnızca omurga dikkat (attention) kullanıyorsa geçerlidir.

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

Örnekler:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoBackbone, Tipsv2VisionConfig

>>> config = Tipsv2VisionConfig(out_features=["stage3", "stage6", "stage9", "stage12"])
>>> model = AutoBackbone.from_config(config)

>>> pixel_values = torch.randn(1, 3, 448, 448)

>>> outputs = model(pixel_values)
>>> feature_maps = outputs.feature_maps
>>> list(feature_maps[-1].shape)
[1, 768, 32, 32]
```