Transformers 4.37 中文文档（九十）（1）-阿里云开发者社区

原文：huggingface.co/docs/transformers

LiLT

原文：huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/lilt

概述

LiLT 模型在Jiapeng Wang, Lianwen Jin, Kai Ding 撰写的《LiLT: A Simple yet Effective Language-Independent Layout Transformer for Structured Document Understanding》中提出。LiLT 允许将任何预训练的 RoBERTa 文本编码器与轻量级的 Layout Transformer 结合起来，以实现多种语言的 LayoutLM 类似文档理解。

从论文摘要中得出的结论是：

结构化文档理解近年来引起了广泛关注并取得了显著进展，这归功于其在智能文档处理中的关键作用。然而，大多数现有的相关模型只能处理特定语言（通常是英语）的文档数据，这些文档数据包含在预训练集合中，这是极其有限的。为了解决这个问题，我们提出了一个简单而有效的 Language-independent Layout Transformer（LiLT）用于结构化文档理解。LiLT 可以在单一语言的结构化文档上进行预训练，然后直接在其他语言上进行对应的现成的单语/多语预训练文本模型的微调。在八种语言上的实验结果表明，LiLT 可以在各种广泛使用的下游基准测试中取得竞争性甚至优越的性能，这使得可以从文档布局结构的预训练中获益而不受语言限制。

LiLT 架构。摘自原始论文。

此模型由nielsr贡献。原始代码可以在此处找到。

使用提示

将 Language-Independent Layout Transformer 与来自hub的新 RoBERTa 检查点结合起来，请参考此指南。脚本将导致config.json和pytorch_model.bin文件被存储在本地。完成此操作后，可以执行以下操作（假设您已登录您的 HuggingFace 帐户）：

from transformers import LiltModel
model = LiltModel.from_pretrained("path_to_your_files")
model.push_to_hub("name_of_repo_on_the_hub")

在为模型准备数据时，请确保使用与您与 Layout Transformer 结合的 RoBERTa 检查点相对应的标记词汇表。
由于lilt-roberta-en-base使用与 LayoutLMv3 相同的词汇表，因此可以使用 LayoutLMv3TokenizerFast 来为模型准备数据。对于lilt-roberta-en-base也是如此：可以使用 LayoutXLMTokenizerFast 来为该模型准备数据。

资源

官方 Hugging Face 和社区（由🌎表示）资源列表，可帮助您开始使用 LiLT。

可以在此处找到 LiLT 的演示笔记本。

文档资源

文本分类任务指南
标记分类任务指南
问答任务指南

如果您有兴趣提交资源以包含在此处，请随时打开 Pull Request，我们将对其进行审查！资源应该展示一些新内容，而不是重复现有资源。

LiltConfig

`class transformers.LiltConfig`

<来源>

( vocab_size = 30522 hidden_size = 768 num_hidden_layers = 12 num_attention_heads = 12 intermediate_size = 3072 hidden_act = 'gelu' hidden_dropout_prob = 0.1 attention_probs_dropout_prob = 0.1 max_position_embeddings = 512 type_vocab_size = 2 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 1e-12 pad_token_id = 0 position_embedding_type = 'absolute' classifier_dropout = None channel_shrink_ratio = 4 max_2d_position_embeddings = 1024 **kwargs )

参数

vocab_size (int, optional, 默认为 30522) — LiLT 模型的词汇量。定义了在调用 LiltModel 时可以表示的不同标记数量。
hidden_size (int, optional, 默认为 768) — 编码器层和池化器层的维度。应为 24 的倍数。
num_hidden_layers (int, optional, 默认为 12) — Transformer 编码器中的隐藏层数量。
num_attention_heads (int, optional, 默认为 12) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数量。
intermediate_size (int, optional, 默认为 3072) — Transformer 编码器中“中间”（通常称为前馈）层的维度。
hidden_act (str 或 Callable, optional, 默认为"gelu") — 编码器和池化器中的非线性激活函数（函数或字符串）。如果是字符串，支持"gelu", "relu", "silu" 和 "gelu_new"。
hidden_dropout_prob (float, optional, 默认为 0.1) — 嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的 dropout 概率。
attention_probs_dropout_prob (float, optional, 默认为 0.1) — 注意力概率的 dropout 比率。
max_position_embeddings (int, optional, 默认为 512) — 该模型可能使用的最大序列长度。通常设置为较大的值以防万一（例如 512、1024 或 2048）。
type_vocab_size (int, optional, 默认为 2) — 在调用 LiltModel 时传递的token_type_ids的词汇量。
initializer_range (float, optional, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的截断正态初始化器的标准差。
layer_norm_eps (float, optional, 默认为 1e-12) — 层归一化层使用的 epsilon。
position_embedding_type (str, optional, 默认为"absolute") — 位置嵌入的类型。选择"absolute", "relative_key", "relative_key_query"之一。对于位置嵌入，请使用"absolute"。有关"relative_key"的更多信息，请参阅Self-Attention with Relative Position Representations (Shaw et al.)。有关"relative_key_query"的更多信息，请参阅Improve Transformer Models with Better Relative Position Embeddings (Huang et al.)中的Method 4。
classifier_dropout (float, optional) — 分类头的 dropout 比率。
channel_shrink_ratio (int, optional, 默认为 4) — 与布局嵌入的hidden_size相比，通道维度的收缩比率。
max_2d_position_embeddings (int, optional, 默认为 1024) — 2D 位置嵌入可能使用的最大值。通常设置为较大的值以防万一（例如 1024）。

这是一个配置类，用于存储 LiltModel 的配置。根据指定的参数实例化一个 LiLT 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 LiLT SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base架构类似的配置。配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。

示例：

>>> from transformers import LiltConfig, LiltModel
>>> # Initializing a LiLT SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base style configuration
>>> configuration = LiltConfig()
>>> # Randomly initializing a model from the SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base style configuration
>>> model = LiltModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

LiltModel

`class transformers.LiltModel`

< source >

( config add_pooling_layer = True )

参数

config (LiltConfig) — 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。

裸 LiLT 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。这个模型继承自 PreTrainedModel。检查超类文档，了解库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

这个模型也是一个 PyTorch torch.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`

< source >

( input_ids: Optional = None bbox: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。
可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参见 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
什么是 input IDs？
bbox (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length, 4), optional) — 每个输入序列标记的边界框。选择范围为[0, config.max_2d_position_embeddings-1]。每个边界框应该是一个规范化版本，格式为(x0, y0, x1, y1)，其中(x0, y0)对应于边界框左上角的位置，(x1, y1)表示右下角的位置。有关规范化，请参见概述。
attention_mask (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选择在[0, 1]之间：

1 表示未被masked的标记，
0 表示被masked的标记。

什么是 attention masks？
token_type_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 段标记索引，指示输入的第一部分和第二部分。索引选择在[0, 1]之间：

0 对应于句子 A标记，
1 对应于句子 B标记。

什么是 token type IDs？
position_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 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 position IDs？
head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于使自注意力模块中的选定头部失效的掩码。掩码值选择在[0, 1]之间：

1 表示头部未被masked，
0 表示头部被masked。

inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想要更多控制权，以便将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
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_outputs.BaseModelOutputWithPooling 或tuple(torch.FloatTensor)

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

last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层的隐藏状态序列。
pooler_output (torch.FloatTensor，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，在通过用于辅助预训练任务的层进一步处理后。例如，对于 BERT 系列模型，这返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层的权重在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练。
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（一个用于嵌入的输出，如果模型有嵌入层，+ 一个用于每个层的输出）。
模型在每一层输出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config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor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。

LiltModel 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，而不是这个函数，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 AutoTokenizer, AutoModel
>>> from datasets import load_dataset
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base")
>>> model = AutoModel.from_pretrained("SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base")
>>> dataset = load_dataset("nielsr/funsd-layoutlmv3", split="train")
>>> example = dataset[0]
>>> words = example["tokens"]
>>> boxes = example["bboxes"]
>>> encoding = tokenizer(words, boxes=boxes, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**encoding)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

LiltForSequenceClassification

`class transformers.LiltForSequenceClassification`

<来源>

( config )

参数

config (LiltConfig) — 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相关的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

LiLT 模型变压器，顶部带有一个序列分类/回归头（池化输出之上的线性层），例如用于 GLUE 任务。

此模型继承自 PreTrainedModel。检查超类文档以获取库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

此模型还是 PyTorch torch.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。

`forward`

<来源>

( input_ids: Optional = None bbox: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: 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.SequenceClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。
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？
bbox (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length, 4), optional) — 每个输入序列标记的边界框。选择范围为[0, config.max_2d_position_embeddings-1]。每个边界框应该是(x0, y0, x1, y1)格式的归一化版本，其中(x0, y0)对应于边界框左上角的位置，(x1, y1)表示右下角的位置。有关归一化，请参阅概述。
attention_mask (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选择在[0, 1]之间：

对于未被masked的标记为 1，
对于被masked的标记为 0。

什么是注意力掩码？
token_type_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 段标记索引，指示输入的第一部分和第二部分。索引选择在[0, 1]之间：

0 对应于句子 A标记，
1 对应于句子 B标记。

什么是标记类型 ID？
position_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 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？
head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于使自注意力模块中选择的头部失效的掩码。掩码值选择在[0, 1]之间：

1 表示头部未被masked，
0 表示头部被masked。

inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示而不是传递input_ids。如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
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。
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。
return_dict (bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
labels (torch.LongTensor，形状为(batch_size,), 可选的) — 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return_dict=False或config.return_dict=False）包含各种元素，具体取决于配置（LiltConfig）和输入。

loss (torch.FloatTensor，形状为(1,), 可选的, 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), 可选的, 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（一个用于嵌入的输出，如果模型有一个嵌入层，+ 一个用于每一层的输出）。
模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选的, 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）。
在自注意力头中用于计算加权平均值的注意力 softmax 之后的注意力权重。

LiltForSequenceClassification 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这个函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是这个函数，因为前者负责运行前后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
>>> from datasets import load_dataset
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base")
>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base")
>>> dataset = load_dataset("nielsr/funsd-layoutlmv3", split="train")
>>> example = dataset[0]
>>> words = example["tokens"]
>>> boxes = example["bboxes"]
>>> encoding = tokenizer(words, boxes=boxes, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**encoding)
>>> predicted_class_idx = outputs.logits.argmax(-1).item()
>>> predicted_class = model.config.id2label[predicted_class_idx]

LiltForTokenClassification

`class transformers.LiltForTokenClassification`

<来源>

( config )

参数

config (LiltConfig) — 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关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

在模型的每一层输出之上有一个标记分类头的 Lilt 模型（在隐藏状态输出之上有一个线性层），例如用于命名实体识别（NER）任务。

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、调整输入嵌入、修剪头等）。

这个模型也是一个 PyTorch torch.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_ids: Optional = None bbox: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: 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_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列标记的索引。
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？
bbox (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length, 4)，可选) — 每个输入序列标记的边界框。在范围[0, config.max_2d_position_embeddings-1]中选择。每个边界框应该是(x0, y0, x1, y1)格式的归一化版本，其中(x0, y0)对应于边界框左上角的位置，(x1, y1)表示右下角的位置。有关归一化，请参阅概览。
attention_mask (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：

对于未屏蔽的标记，
对于被屏蔽的标记，为 0。

什么是注意力掩码？
token_type_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 指示输入的第一部分和第二部分的段标记索引。索引在[0, 1]中选择：

0 对应于 句子 A 标记，
1 对应于 句子 B 标记。

什么是标记类型 ID？
position_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，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？
head_mask (torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：

1 表示头部未屏蔽，
0 表示头部被屏蔽。

inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示而不是传递input_ids。如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。
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 (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算标记分类损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]中。

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（LiltConfig）和输入的不同元素。

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, sequence_length, config.num_labels)的torch.FloatTensor）— 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，则为嵌入的输出和每一层的输出）。
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。

LiltForTokenClassification 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 AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
>>> from datasets import load_dataset
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base")
>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base")
>>> dataset = load_dataset("nielsr/funsd-layoutlmv3", split="train")
>>> example = dataset[0]
>>> words = example["tokens"]
>>> boxes = example["bboxes"]
>>> encoding = tokenizer(words, boxes=boxes, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**encoding)
>>> predicted_class_indices = outputs.logits.argmax(-1)

Transformers 4.37 中文文档（九十）（2）https://developer.aliyun.com/article/1563838

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LiltConfig

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LiltModel

`class transformers.LiltModel`

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LiltForSequenceClassification

`class transformers.LiltForSequenceClassification`

`forward`

LiltForTokenClassification

`class transformers.LiltForTokenClassification`

`forward`

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LiltConfig

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