Transformers 4.37 中文文档（八十四）（5）-阿里云开发者社区

Transformers 4.37 中文文档（八十四）（4）https://developer.aliyun.com/article/1563257

TFCLIPVisionModel

`class transformers.TFCLIPVisionModel`

( config: CLIPVisionConfig *inputs **kwargs )

`call`

<来源>

( pixel_values: TFModelInputType | None = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None training: Optional[bool] = False ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPooling or tuple(tf.Tensor)

参数

pixel_values (np.ndarray, tf.Tensor, List[tf.Tensor] Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例必须具有形状(batch_size, num_channels, height, width)) — 像素值。可以使用 AutoImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 CLIPImageProcessor.call()。output_attentions (bool, optional): 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。此参数仅在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。
output_hidden_states (bool, optional) — 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。此参数仅在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。
return_dict (bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。
training (bool, optional, 默认为False) — 是否在训练模式下使用模型（一些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。

transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPooling 或 tuple(tf.Tensor)

一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPooling 或一个tf.Tensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False时）包含各种元素，取决于配置（）和输入。

last_hidden_state (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的隐藏状态序列。
pooler_output (tf.Tensor，形状为(batch_size, hidden_size)) — 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，进一步由线性层和 Tanh 激活函数处理。线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。
这个输出通常不是输入语义内容的好摘要，通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。
hidden_states (tuple(tf.Tensor), optional, 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tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每个层的输出）。
模型在每个层的输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
attentions (tuple(tf.Tensor), optional, 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tf.Tensor元组（每个层一个）。
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。

TFCLIPVisionModel 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，而不是在此处调用，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 PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, TFCLIPVisionModel
>>> model = TFCLIPVisionModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="tf")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
>>> pooled_output = outputs.pooler_output  # pooled CLS states

JAX 隐藏 JAX 内容

FlaxCLIPModel

`class transformers.FlaxCLIPModel`

<来源>

( config: CLIPConfig input_shape: Optional = None seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )

参数

config (CLIPConfig) — 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。
dtype (jax.numpy.dtype, 可选, 默认为 jax.numpy.float32) — 计算的数据类型。可以是jax.numpy.float32、jax.numpy.float16（在 GPU 上）和jax.numpy.bfloat16（在 TPU 上）之一。
这可以用于在 GPU 或 TPU 上启用混合精度训练或半精度推断。如果指定了dtype，则所有计算将使用给定的dtype执行。
请注意，这仅指定计算的数据类型，不会影响模型参数的数据类型。
如果要更改模型参数的数据类型，请参阅 to_fp16()和 to_bf16()。

此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法（如从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重）。

此模型也是flax.linen.Module的子类。将其用作常规的 Flax linen 模块，并参考 Flax 文档以了解所有与一般用法和行为相关的事项。

最后，此模型支持 JAX 的固有功能，例如：

`call`

<来源>

( input_ids pixel_values attention_mask = None position_ids = None params: dict = None dropout_rng: PRNGKey = None train: bool = False output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.models.clip.modeling_flax_clip.FlaxCLIPOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (numpy.ndarray of shape (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下，如果提供填充，则将忽略填充。
可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
什么是输入 ID？
attention_mask (numpy.ndarray of shape (batch_size, sequence_length), 可选) — 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：

1 代表未被掩盖的标记，
0 代表被掩盖的标记。

什么是注意力掩码？
position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。
什么是位置 ID？
pixel_values（形状为(batch_size, num_channels, height, width)的numpy.ndarray）- 像素值。默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参见 CLIPImageProcessor.call()。
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 ModelOutput 而不是普通元组。

transformers.models.clip.modeling_flax_clip.FlaxCLIPOutput或tuple(torch.FloatTensor)

transformers.models.clip.modeling_flax_clip.FlaxCLIPOutput或一个torch.FloatTensor元组（如果传递了return_dict=False或config.return_dict=False时）包含各种元素，取决于配置（）和输入。

logits_per_image:(jnp.ndarray，形状为(image_batch_size, text_batch_size)）- image_embeds和text_embeds之间的缩放点积分数。这代表图像-文本相似度分数。
logits_per_text:(jnp.ndarray，形状为(text_batch_size, image_batch_size)）- text_embeds和image_embeds之间的缩放点积分数。这代表文本-图像相似度分数。
text_embeds(jnp.ndarray，形状为(batch_size, output_dim)）- 通过将投影层应用于 FlaxCLIPTextModel 的汇聚输出获得的文本嵌入。
image_embeds(jnp.ndarray，形状为(batch_size, output_dim)）- 通过将投影层应用于 FlaxCLIPVisionModel 的汇聚输出获得的图像嵌入。
text_model_output(FlaxBaseModelOutputWithPooling): FlaxCLIPTextModel 的输出。
vision_model_output(FlaxBaseModelOutputWithPooling): FlaxCLIPVisionModel 的输出。

FlaxCLIPPreTrainedModel的前向方法，覆盖__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。

示例：

>>> import jax
>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, FlaxCLIPModel
>>> model = FlaxCLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
>>> inputs = processor(
...     text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], images=image, return_tensors="np", padding=True
... )
>>> outputs = model(**inputs)
>>> logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
>>> probs = jax.nn.softmax(logits_per_image, axis=1)  # we can take the softmax to get the label probabilities

`get_text_features`

<来源>

( input_ids attention_mask = None position_ids = None params: dict = None dropout_rng: PRNGKey = None train = False ) → export const metadata = 'undefined';text_features (jnp.ndarray of shape (batch_size, output_dim)

参数

input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray）- 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下将忽略填充。
可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
什么是输入 ID？

文本特征（jnp.ndarray，形状为(batch_size, output_dim)）

通过将 FlaxCLIPTextModel 的池化输出应用于投影层获得的文本嵌入。

示例：

>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxCLIPModel
>>> model = FlaxCLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="np")
>>> text_features = model.get_text_features(**inputs)

`get_image_features`

<来源>

( pixel_values params: dict = None dropout_rng: PRNGKey = None train = False ) → export const metadata = 'undefined';image_features (jnp.ndarray of shape (batch_size, output_dim)

参数

pixel_values（形状为(batch_size, num_channels, height, width)的numpy.ndarray）— 像素值。默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 CLIPImageProcessor.call()。

图像特征（jnp.ndarray，形状为(batch_size, output_dim)）

通过将 FlaxCLIPVisionModel 的池化输出应用于投影层获得的图像嵌入

示例：

>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, FlaxCLIPModel
>>> model = FlaxCLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="np")
>>> image_features = model.get_image_features(**inputs)

FlaxCLIPTextModel

`class transformers.FlaxCLIPTextModel`

<来源>

( config: CLIPTextConfig input_shape = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )

`call`

<来源>

( input_ids attention_mask = None position_ids = None params: dict = None dropout_rng: PRNGKey = None train: bool = False output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray）— 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下将忽略填充。
可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
什么是输入 ID？
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。选择的掩码值为[0, 1]：

对于未被掩盖的标记为 1，
0 表示被掩盖的标记。

什么是注意力掩码？
position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。
什么是位置 ID？
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。

transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 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（）和输入不同元素。

last_hidden_state（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray）— 模型最后一层的隐藏状态序列输出。
pooler_output（形状为(batch_size, hidden_size)的jnp.ndarray）— 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，经过线性层和 Tanh 激活函数进一步处理。线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。
hidden_states（tuple(jnp.ndarray)，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jnp.ndarray元组（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(jnp.ndarray)，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jnp.ndarray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。

FlaxCLIPTextPreTrainedModel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 AutoTokenizer, FlaxCLIPTextModel
>>> model = FlaxCLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="np")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
>>> pooler_output = outputs.pooler_output  # pooled (EOS token) states

FlaxCLIPTextModelWithProjection

`class transformers.FlaxCLIPTextModelWithProjection`

<来源>

( config: CLIPTextConfig input_shape = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )

`call`

<来源>

( input_ids attention_mask = None position_ids = None params: dict = None dropout_rng: PRNGKey = None train: bool = False output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.models.clip.modeling_flax_clip.FlaxCLIPTextModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray）— 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下将忽略填充。
可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
什么是输入 ID？
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。选择在[0, 1]范围内的掩码值：

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？
position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选择范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。
什么是位置 ID？
output_attentions（可选，bool）— 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的attentions。
output_hidden_states（可选，bool）— 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的hidden_states。
return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。

transformers.models.clip.modeling_flax_clip.FlaxCLIPTextModelOutput或tuple(torch.FloatTensor)

一个transformers.models.clip.modeling_flax_clip.FlaxCLIPTextModelOutput或一个torch.FloatTensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包含根据配置()和输入的各种元素。

text_embeds (形状为(batch_size, output_dim)的 jnp.ndarray) — 通过将投影层应用于 FlaxCLIPTextModel 的池化输出获得的文本嵌入。
last_hidden_state (形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的 jnp.ndarray) — 模型最后一层的隐藏状态序列。
hidden_states (tuple(jnp.ndarray), 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jnp.ndarray元组（一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出）。
模型在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
attentions (tuple(jnp.ndarray), 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jnp.ndarray元组（每层一个）。
注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

FlaxCLIPTextPreTrainedModel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，而后者会默默忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxCLIPTextModelWithProjection
>>> model = FlaxCLIPTextModelWithProjection.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="np")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> text_embeds = outputs.text_embeds

FlaxCLIPVisionModel

`class transformers.FlaxCLIPVisionModel`

<源代码>

( config: CLIPVisionConfig input_shape: Optional = None seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )

`call`

<源代码>

( pixel_values params: dict = None dropout_rng: PRNGKey = None train: bool = False output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.FloatTensor)

参数

pixel_values (形状为(batch_size, num_channels, height, width)的 numpy.ndarray) — 像素值。默认情况下将忽略填充。可以使用 AutoImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 CLIPImageProcessor.call()。
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。

transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling 或 tuple(torch.FloatTensor)

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

last_hidden_state（形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 jnp.ndarray）- 模型最后一层的隐藏状态序列。
pooler_output（形状为 (batch_size, hidden_size) 的 jnp.ndarray）- 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，经过线性层和 Tanh 激活函数进一步处理。线性层权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。
hidden_states（tuple(jnp.ndarray)，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 jnp.ndarray 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(jnp.ndarray)，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 jnp.ndarray 元组（每层一个）。
注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。

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

尽管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，因为前者会处理运行前后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> from transformers import AutoProcessor, FlaxCLIPVisionModel
>>> model = FlaxCLIPVisionModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
>>> inputs = processor(images=image, return_tensors="np")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
>>> pooler_output = outputs.pooler_output  # pooled CLS states

Transformers 4.37 中文文档（八十四）（5）

TFCLIPVisionModel

`class transformers.TFCLIPVisionModel`

`call`

FlaxCLIPModel

`class transformers.FlaxCLIPModel`

`call`

`get_text_features`

`get_image_features`

FlaxCLIPTextModel

`class transformers.FlaxCLIPTextModel`

`call`

FlaxCLIPTextModelWithProjection

`class transformers.FlaxCLIPTextModelWithProjection`

`call`

FlaxCLIPVisionModel

`class transformers.FlaxCLIPVisionModel`

`call`

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Transformers 4.37 中文文档（八十四）（5）

TFCLIPVisionModel

class transformers.TFCLIPVisionModel

call

FlaxCLIPModel

class transformers.FlaxCLIPModel

__call__

get_text_features

get_image_features

FlaxCLIPTextModel

class transformers.FlaxCLIPTextModel

__call__

FlaxCLIPTextModelWithProjection

class transformers.FlaxCLIPTextModelWithProjection

__call__

FlaxCLIPVisionModel

class transformers.FlaxCLIPVisionModel

__call__

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`class transformers.TFCLIPVisionModel`

`call`

`class transformers.FlaxCLIPModel`

`call`

`get_text_features`

`get_image_features`

`class transformers.FlaxCLIPTextModel`

`call`

`class transformers.FlaxCLIPTextModelWithProjection`

`call`

`class transformers.FlaxCLIPVisionModel`

`call`