Transformers 4.37 中文文档（八十）（3）-阿里云开发者社区

Transformers 4.37 中文文档（八十）（2）https://developer.aliyun.com/article/1563214

Wav2Vec2ConformerForCTC

`class transformers.Wav2Vec2ConformerForCTC`

( config target_lang: Optional = None )

参数

config (Wav2Vec2ConformerConfig) — 模型的所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法来加载模型权重。

带有顶部语言建模头部的 Wav2Vec2Conformer 模型，用于连接主义时间分类（CTC）。Wav2Vec2Conformer 是由 Alexei Baevski、Henry Zhou、Abdelrahman Mohamed、Michael Auli 在wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations中提出的。

这个模型继承自 PreTrainedModel。检查超类文档以获取库为所有模型实现的通用方法（如下载或保存等）。

这个模型是 PyTorch 的nn.Module子类。将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。

`forward`

<来源>

( input_values: Optional attention_mask: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None labels: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_values（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor）— 输入原始语音波形的浮点值。值可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获得，例如通过声音文件库（pip install soundfile）。要准备好数组为input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。有关详细信息，请参阅 Wav2Vec2Processor.call()。
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行卷积和注意力的掩码。选择的掩码值在[0, 1]中：

1 表示未被掩码的标记，
0 表示被掩码的标记。

什么是注意力掩码？
只有在相应的处理器具有config.return_attention_mask == True时才应传递attention_mask。对于所有处理器具有config.return_attention_mask == False的模型，比如wav2vec2-conformer-rel-pos-large，在进行批量推理时，应不传递attention_mask以避免性能下降。对于这样的模型，input_values应该简单地用 0 填充并在不传递attention_mask的情况下传递。请注意，这些模型根据input_values是否填充会产生略微不同的结果。
output_attentions（bool，可选）— 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。
output_hidden_states（bool，可选）- 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。
return_dict（bool，可选）- 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
labels（形状为(batch_size, target_length)的torch.LongTensor，可选）- 用于连接主义时间分类的标签。请注意，target_length必须小于或等于输出 logits 的序列长度。索引在[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]中选择。所有设置为-100的标签都被忽略（掩码），损失仅计算[0, ..., config.vocab_size - 1]中的标签。

transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput 或tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.CausalLMOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递了return_dict=False或config.return_dict=False时）包含根据配置（Wav2Vec2ConformerConfig）和输入的各种元素。

loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 语言建模损失（用于下一个标记预测）。
logits（形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor）- 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）- 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层的输出一个，+每层输出的一个）。
模型在每一层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。
在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

Wav2Vec2ConformerForCTC 的前向方法，覆盖__call__特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoProcessor, Wav2Vec2ConformerForCTC
>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch
>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation")
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")
>>> model = Wav2Vec2ConformerForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")
>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = processor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
>>> # transcribe speech
>>> transcription = processor.batch_decode(predicted_ids)
>>> transcription[0]
'MISTER QUILTER IS THE APOSTLE OF THE MIDDLE CLASSES AND WE ARE GLAD TO WELCOME HIS GOSPEL'
>>> inputs["labels"] = processor(text=dataset[0]["text"], return_tensors="pt").input_ids
>>> # compute loss
>>> loss = model(**inputs).loss
>>> round(loss.item(), 2)
64.21

Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification

`class transformers.Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification`

<来源>

( config )

参数

config（Wav2Vec2ConformerConfig）- 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

带有顶部序列分类头（池化输出上的线性层）的 Wav2Vec2Conformer 模型，用于类似 SUPERB 关键词检测的任务。

Wav2Vec2Conformer 是由 Alexei Baevski、Henry Zhou、Abdelrahman Mohamed、Michael Auli 在wav2vec 2.0:自监督学习语音表示的框架中提出的。

此模型继承自 PreTrainedModel。检查超类文档以获取库实现的所有模型的通用方法（例如下载或保存等）。

此模型是 PyTorch nn.Module子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。

`前向`

<来源>

( input_values: Optional attention_mask: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None labels: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_values（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor）— 输入原始语音波形的浮点值。值可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获得，例如通过 soundfile 库（pip install soundfile）。要准备数组为input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。有关详细信息，请参阅 Wav2Vec2Processor.call()。
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行卷积和注意力的蒙版。选择的蒙版值在[0, 1]范围内：

对于未屏蔽的标记，
对于屏蔽的标记为 0。

注意力蒙版是什么？
只有当相应处理器具有config.return_attention_mask == True时，才应传递attention_mask。对于所有处理器具有config.return_attention_mask == False的模型，例如wav2vec2-conformer-rel-pos-large，在进行批量推断时，应不传递attention_mask以避免性能下降。对于这些模型，input_values应简单地填充为 0 并在不传递attention_mask的情况下传递。请注意，这些模型的结果也会因input_values是否填充而略有不同。
output_attentions（bool，可选）— 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。
output_hidden_states（bool，可选）— 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。
return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
labels（形状为(batch_size,)的torch.LongTensor，可选）— 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。如果config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失），如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。

transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时）包含各种元素，这取决于配置（Wav2Vec2ConformerConfig）和输入。

损失 (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）损失。
logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类（如果config.num_labels==1则为回归）得分（SoftMax 之前）。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回） — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor 元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出 + 每层的输出）。
模型在每一层输出处的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每层一个）。
注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification 的前向方法重写了 __call__ 特殊方法。

虽然前向传递的方法需要在此函数内定义，但应该在此之后调用 Module 实例，而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification
>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch
>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation")
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate
>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")
>>> model = Wav2Vec2ConformerForSequenceClassification.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")
>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = feature_extractor(dataset[0]["audio"]["array"], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_class_ids = torch.argmax(logits, dim=-1).item()
>>> predicted_label = model.config.id2label[predicted_class_ids]
>>> # compute loss - target_label is e.g. "down"
>>> target_label = model.config.id2label[0]
>>> inputs["labels"] = torch.tensor([model.config.label2id[target_label]])
>>> loss = model(**inputs).loss

Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification

`class transformers.Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification`

<来源>

( config )

参数

config (Wav2Vec2ConformerConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

Wav2Vec2Conformer 模型在顶部带有一个帧分类头，用于说话人分离等任务。

Wav2Vec2Conformer 是由 Alexei Baevski、Henry Zhou、Abdelrahman Mohamed、Michael Auli 在 wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations 中提出的。

这个模型继承自 PreTrainedModel。检查超类文档以获取库为所有模型实现的通用方法（如下载或保存等）。

这个模型是一个 PyTorch nn.Module 的子类。将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。

`forward`

<来源>

( input_values: Optional attention_mask: Optional = None labels: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_values (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 输入原始语音波形的浮点值。可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获得值，例如通过 soundfile 库（pip install soundfile）。要准备好数组为input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。有关详细信息，请参见 Wav2Vec2Processor.call()。
attention_mask (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于避免在填充标记索引上执行卷积和注意力的掩码。选择的掩码值在[0, 1]范围内：

对于未被掩码的标记为1，
对于被掩码的标记为0。

注意力掩码是什么？
只有当相应的处理器具有config.return_attention_mask == True时才应传递attention_mask。对于所有处理器具有config.return_attention_mask == False的模型，例如wav2vec2-conformer-rel-pos-large，在进行批量推断时应避免传递attention_mask以避免性能下降。对于这些模型，input_values应简单地填充为 0 并在没有attention_mask的情况下传递。请注意，这些模型的结果也会因input_values是否填充而略有不同。
output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参见返回张量下的attentions。
output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参见返回张量下的hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。
labels (torch.LongTensor，形状为(batch_size,), 可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。如果config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失），如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。

transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递了return_dict=False或config.return_dict=False时）包括根据配置（Wav2Vec2ConformerConfig）和输入的不同元素。

loss (torch.FloatTensor，形状为(1,), 可选, 当提供labels时返回) — 分类损失。
logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — 分类分数（SoftMax 之前）。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个+每个层的输出的一个）。
模型在每个层的输出以及可选的初始嵌入输出的隐藏状态。
attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。
注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

虽然前向传递的配方需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是在此之后调用，因为前者负责运行前处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification
>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch
>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation")
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate
>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")
>>> model = Wav2Vec2ConformerForAudioFrameClassification.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")
>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = feature_extractor(dataset[0]["audio"]["array"], return_tensors="pt", sampling_rate=sampling_rate)
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
>>> probabilities = torch.sigmoid(logits[0])
>>> # labels is a one-hot array of shape (num_frames, num_speakers)
>>> labels = (probabilities > 0.5).long()

Wav2Vec2ConformerForXVector

`class transformers.Wav2Vec2ConformerForXVector`

<来源>

( config )

参数

config（Wav2Vec2ConformerConfig）- 模型的所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

Wav2Vec2Conformer 模型，顶部带有 XVector 特征提取头，用于说话者验证等任务。

Wav2Vec2Conformer 是由 Alexei Baevski、Henry Zhou、Abdelrahman Mohamed、Michael Auli 在wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations中提出的。

此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以了解库为所有模型实现的通用方法（如下载或保存等）。

此模型是 PyTorch nn.Module子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。

`forward`

<来源>

( input_values: Optional attention_mask: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None labels: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.XVectorOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_values（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor）- 输入原始语音波形的浮点值。值可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获得，例如通过 soundfile 库（pip install soundfile）。要准备好数组为input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。有关详细信息，请参阅 Wav2Vec2Processor.call()。
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）- 用于避免在填充令牌索引上执行卷积和注意力的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：

对于未被masked的令牌为 1。
对于被masked的令牌为 0。

什么是注意力掩码？
只有当相应的处理器具有 config.return_attention_mask == True 时才应传递 attention_mask。对于所有处理器具有 config.return_attention_mask == False 的模型，比如 wav2vec2-conformer-rel-pos-large，在进行批量推理时，应该 不 传递 attention_mask 以避免性能下降。对于这些模型，input_values 应该简单地用 0 填充并在不传递 attention_mask 的情况下传递。请注意，这些模型根据 input_values 是否填充会产生略有不同的结果。
output_attentions（bool，可选） — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 attentions。
output_hidden_states（bool，可选） — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的 hidden_states。
return_dict（bool，可选） — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
labels（形状为 (batch_size,) 的 torch.LongTensor，可选） — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在 [0, ..., config.num_labels - 1] 范围内。如果 config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失），如果 config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。

transformers.modeling_outputs.XVectorOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.XVectorOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时）包含根据配置（Wav2Vec2ConformerConfig）和输入不同的元素。

loss（形状为 (1,) 的 torch.FloatTensor，可选，当提供 labels 时返回） — 分类损失。
logits（形状为 (batch_size, config.xvector_output_dim) 的 torch.FloatTensor） — AMSoftmax 之前的分类隐藏状态。
embeddings（形状为 (batch_size, config.xvector_output_dim) 的 torch.FloatTensor） — 用于基于向量相似性检索的话语嵌入。
hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回） — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor 元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出）。
模型在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回） — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组（每层一个）。
在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。

Wav2Vec2ConformerForXVector 的前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

虽然前向传递的步骤需要在此函数内定义，但应该在此之后调用 Module 实例而不是这个，因为前者会负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, Wav2Vec2ConformerForXVector
>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch
>>> dataset = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation")
>>> dataset = dataset.sort("id")
>>> sampling_rate = dataset.features["audio"].sampling_rate
>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")
>>> model = Wav2Vec2ConformerForXVector.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rope-large-960h-ft")
>>> # audio file is decoded on the fly
>>> inputs = feature_extractor(
...     [d["array"] for d in dataset[:2]["audio"]], sampling_rate=sampling_rate, return_tensors="pt", padding=True
... )
>>> with torch.no_grad():
...     embeddings = model(**inputs).embeddings
>>> embeddings = torch.nn.functional.normalize(embeddings, dim=-1).cpu()
>>> # the resulting embeddings can be used for cosine similarity-based retrieval
>>> cosine_sim = torch.nn.CosineSimilarity(dim=-1)
>>> similarity = cosine_sim(embeddings[0], embeddings[1])
>>> threshold = 0.7  # the optimal threshold is dataset-dependent
>>> if similarity < threshold:
...     print("Speakers are not the same!")

Wav2Vec2ConformerForPreTraining

`class transformers.Wav2Vec2ConformerForPreTraining`

< source >

( config: Wav2Vec2ConformerConfig )

参数

config (Wav2Vec2ConformerConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

带有量化器和VQ头部的 Wav2Vec2Conformer 模型。Wav2Vec2Conformer 是由 Alexei Baevski、Henry Zhou、Abdelrahman Mohamed、Michael Auli 在wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations中提出的。

这个模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以获取库为所有模型实现的通用方法（如下载或保存等）。

这个模型是 PyTorch 的nn.Module子类。将其用作常规的 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。

`forward`

<来源>

( input_values: Optional attention_mask: Optional = None mask_time_indices: Optional = None sampled_negative_indices: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.models.wav2vec2_conformer.modeling_wav2vec2_conformer.Wav2Vec2ConformerForPreTrainingOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_values (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 输入原始语音波形的浮点值。可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获得值，例如通过 soundfile 库（pip install soundfile）。为了准备数组为input_values，应使用 AutoProcessor 进行填充和转换为torch.FloatTensor类型的张量。查看 Wav2Vec2Processor.call()获取详细信息。
attention_mask (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行卷积和注意力的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：

1 表示未被掩码的标记，
0 表示被掩码的标记。

注意力掩码是什么？
只有当相应的处理器具有config.return_attention_mask == True时，才应传递attention_mask。对于所有处理器具有config.return_attention_mask == False的模型，比如wav2vec2-conformer-rel-pos-large，在进行批量推理时，应不传递attention_mask以避免性能下降。对于这样的模型，input_values应该简单地用 0 填充并在不传递attention_mask的情况下传递。请注意，这些模型根据input_values是否填充会产生略有不同的结果。
output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请查看返回的张量下的attentions。
output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请查看返回的张量下的hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
mask_time_indices (torch.BoolTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于对对比损失的提取特征进行掩码的索引。在训练模式下，模型学习在config.proj_codevector_dim空间中预测掩码提取特征。
sampled_negative_indices (torch.BoolTensor of shape (batch_size, sequence_length, num_negatives), 可选) — 指示哪些量化目标向量用作对比损失中的负采样向量的索引。预训练所需的必要输入。

transformers.models.wav2vec2_conformer.modeling_wav2vec2_conformer.Wav2Vec2ConformerForPreTrainingOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.models.wav2vec2_conformer.modeling_wav2vec2_conformer.Wav2Vec2ConformerForPreTrainingOutput 或一个 torch.FloatTensor 元组（如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False）包含各种元素，取决于配置（Wav2Vec2ConformerConfig）和输入。

loss (可选, 当传入 sample_negative_indices 时返回, torch.FloatTensor of shape (1,)) — 总损失，作为对比损失 (L_m) 和多样性损失 (L_d) 的和，如官方论文中所述。 (分类) 损失。
projected_states (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, config.proj_codevector_dim)) — 模型隐藏状态投影到 config.proj_codevector_dim，可用于预测掩码投影量化状态。
projected_quantized_states (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, config.proj_codevector_dim)) — 量化提取的特征向量投影到 config.proj_codevector_dim，代表对比损失的正目标向量。
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_hidden_states=True 或 config.output_hidden_states=True 时返回) — 由形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 torch.FloatTensor 元组组成（一个用于嵌入输出，一个用于每一层的输出）。
模型在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传入 output_attentions=True 或 config.output_attentions=True 时返回) — 由形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 torch.FloatTensor 元组组成（每一层一个）。
注意力权重经过注意力 softmax 后的结果，用于计算自注意力头中的加权平均值。
contrastive_loss (可选, 当传入 sample_negative_indices 时返回, torch.FloatTensor of shape (1,)) — 如官方论文中所述的对比损失 (L_m)。
diversity_loss (可选, 当传入 sample_negative_indices 时返回, torch.FloatTensor of shape (1,)) — 如官方论文中所述的多样性损失 (L_d)。

Wav2Vec2ConformerForPreTraining 的前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。

虽然前向传递的步骤需要在此函数内定义，但应该在此之后调用 Module 实例，而不是在此处调用，因为前者会处理运行前后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

例如：

>>> import torch
>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, Wav2Vec2ConformerForPreTraining
>>> from transformers.models.wav2vec2_conformer.modeling_wav2vec2_conformer import _compute_mask_indices, _sample_negative_indices
>>> from datasets import load_dataset
>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rel-pos-large")
>>> model = Wav2Vec2ConformerForPreTraining.from_pretrained("facebook/wav2vec2-conformer-rel-pos-large")
>>> ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy", "clean", split="validation")
>>> input_values = feature_extractor(ds[0]["audio"]["array"], return_tensors="pt").input_values  # Batch size 1
>>> # compute masked indices
>>> batch_size, raw_sequence_length = input_values.shape
>>> sequence_length = model._get_feat_extract_output_lengths(raw_sequence_length).item()
>>> mask_time_indices = _compute_mask_indices(
...     shape=(batch_size, sequence_length), mask_prob=0.2, mask_length=2
... )
>>> sampled_negative_indices = _sample_negative_indices(
...     features_shape=(batch_size, sequence_length),
...     num_negatives=model.config.num_negatives,
...     mask_time_indices=mask_time_indices,
... )
>>> mask_time_indices = torch.tensor(data=mask_time_indices, device=input_values.device, dtype=torch.long)
>>> sampled_negative_indices = torch.tensor(
...     data=sampled_negative_indices, device=input_values.device, dtype=torch.long
... )
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(input_values, mask_time_indices=mask_time_indices)
>>> # compute cosine similarity between predicted (=projected_states) and target (=projected_quantized_states)
>>> cosine_sim = torch.cosine_similarity(outputs.projected_states, outputs.projected_quantized_states, dim=-1)
>>> # show that cosine similarity is much higher than random
>>> cosine_sim[mask_time_indices.to(torch.bool)].mean() > 0.5
tensor(True)
>>> # for contrastive loss training model should be put into train mode
>>> model = model.train()
>>> loss = model(
...     input_values, mask_time_indices=mask_time_indices, sampled_negative_indices=sampled_negative_indices
... ).loss

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