Transformers 4.37 中文文档（四十七）（5）

Transformers 4.37 中文文档（四十七）（4）https://developer.aliyun.com/article/1565188

MT5ForSequenceClassification

class transformers.MT5ForSequenceClassification

<来源>

( config: MT5Config )

参数

• config（MT5Config）- 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，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

带有顶部序列分类/头的 MT5 模型（汇总输出的顶部线性层），例如用于 GLUE 任务。

MT5 模型是由 Colin Raffel，Noam Shazeer，Adam Roberts，Katherine Lee，Sharan Narang，Michael Matena，Yanqi Zhou，Wei Li，Peter J. Liu 在探索统一文本到文本 Transformer 的迁移学习极限中提出的。它是一个在文本到文本去噪生成设置中预训练的编码器解码器 Transformer。

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

此模型还是一个 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: LongTensor = None attention_mask: Optional = None decoder_input_ids: Optional = None decoder_attention_mask: Optional = None head_mask: Optional = None decoder_head_mask: Optional = None cross_attn_head_mask: Optional = None encoder_outputs: Optional = None inputs_embeds: Optional = None decoder_inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

• input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。MT5 是一个具有相对位置嵌入的模型，因此您应该能够在右侧和左侧都填充输入。
  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。查看 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()以获取详细信息。
  什么是输入 ID？
  要了解有关如何为预训练准备input_ids的更多信息，请查看 MT5 训练。
  
• attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor，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]中的掩码值：

• 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？
  
• decoder_input_ids（形状为(batch_size, target_sequence_length)的torch.LongTensor，可选）- 解码器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()。
  什么是解码器输入 ID？
  MT5 使用pad_token_id作为decoder_input_ids生成的起始标记。如果使用past_key_values，则只需输入最后的decoder_input_ids（参见past_key_values）。
  要了解有关如何为预训练准备decoder_input_ids的更多信息，请查看 MT5 Training。
  
• decoder_attention_mask (torch.BoolTensor of shape (batch_size, target_sequence_length), optional) — 默认行为：生成一个张量，忽略decoder_input_ids中的填充标记。因果掩码也将默认使用。
  
• head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于在编码器的自注意力模块中使选定头部失效的掩码。掩码值选定在[0, 1]之间：

• 1 表示头部未被masked。
  
• 0 表示头部被masked。
  

• decoder_head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于在解码器中使自注意力模块中的选定头部失效的掩码。掩码值选定在[0, 1]之间：

• 1 表示头部未被masked，
  
• 0 表示头部被masked。
  

• cross_attn_head_mask (torch.Tensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于在解码器中使交叉注意力模块中的选定头部失效的掩码。掩码值选定在[0, 1]之间：

• 1 表示头部未被masked，
  
• 0 表示头部被masked。
  

• encoder_outputs (tuple(tuple(torch.FloatTensor), optional) — 元组包括（last_hidden_state，可选：hidden_states，可选：attentions）last_hidden_state的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力。
  
• past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor))，长度为config.n_layers，每个元组有 4 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)的张量） — 包含注意力块的预计算键和值隐藏状态。可用于加速解码。
  如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（这些没有将其过去的键值状态提供给此模型）的形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(batch_size, sequence_length)的decoder_input_ids。
  
• inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，可以直接传递嵌入表示，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。
  
• decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，可以直接传递嵌入表示，而不是传递decoder_input_ids。如果使用past_key_values，则只需输入最后的decoder_inputs_embeds（参见past_key_values）。如果您想要更多控制如何将decoder_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。
  如果decoder_input_ids和decoder_inputs_embeds都未设置，则decoder_inputs_embeds取inputs_embeds的值。
  
• use_cache (bool, optional) — 如果设置为True，将返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。
  
• 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，请参阅返回张量中的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，请参阅返回张量中的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,)，optional) — 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，则计算分类损失（交叉熵）。
  

返回

transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput 或tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput 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（MT5Config）和输入的不同元素。

• loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供label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）。
  
• past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), optional, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。
  包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。
  
• decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor)，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torch.FloatTensor元组。
  解码器在每一层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  
• decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 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torch.FloatTensor元组。
  解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  
• cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), 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torch.FloatTensor元组。
  解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  
• encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，optional) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  
• encoder_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（如果模型具有嵌入层的输出，则为一个+每层的输出一个）。
  编码器在每一层的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  
• encoder_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）。
  编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  

MT5ForSequenceClassification 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。

MT5ForQuestionAnswering

class transformers.MT5ForQuestionAnswering

< source >

( config: MT5Config )

参数

• config（MT5Config）- 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。

具有用于提取问答任务的跨度分类头的 MT5 模型，例如 SQuAD（在隐藏状态输出之上的线性层，用于计算span start logits和span end logits）。

MT5 模型是由 Colin Raffel，Noam Shazeer，Adam Roberts，Katherine Lee，Sharan Narang，Michael Matena，Yanqi Zhou，Wei Li，Peter J. Liu 在探索统一文本到文本 Transformer 的迁移学习极限中提出的。它是一个在文本到文本去噪生成设置中预训练的编码器解码器 Transformer。

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、调整输入嵌入、修剪头等）。

此模型还是一个 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信息。

forward

< source >

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None decoder_input_ids: Optional = None decoder_attention_mask: Optional = None head_mask: Optional = None decoder_head_mask: Optional = None cross_attn_head_mask: Optional = None encoder_outputs: Optional = None start_positions: Optional = None end_positions: Optional = None inputs_embeds: Optional = None decoder_inputs_embeds: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

• input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）- 词汇表中输入序列标记的索引。MT5 是一个具有相对位置嵌入的模型，因此您应该能够在右侧和左侧都填充输入。
  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？
  了解如何为预训练准备input_ids，请查看 MT5 训练。
  
• attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor，可选）— 用于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 表示未被掩盖的标记，
  
• 0 表示被掩盖的标记。
  

• 什么是注意力掩码？
  
• decoder_input_ids（形状为(batch_size, target_sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 词汇表中解码器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()。
  什么是解码器输入 ID？
  MT5 使用pad_token_id作为decoder_input_ids生成的起始标记。如果使用了past_key_values，可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（参见past_key_values）。
  了解如何为预训练准备decoder_input_ids，请查看 MT5 训练。
  
• decoder_attention_mask（形状为(batch_size, target_sequence_length)的torch.BoolTensor，可选）— 默认行为：生成一个忽略decoder_input_ids中填充标记的张量。因果掩码也将默认使用。
  
• head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.FloatTensor，可选）— 用于将编码器中自注意力模块的选定头部置零的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：

• 1 表示头部未被掩盖，
  
• 0 表示头部被掩盖。
  

• decoder_head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.FloatTensor，可选）— 用于将解码器中自注意力模块的选定头部置零的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：

• 1 表示头部未被掩盖，
  
• 0 表示头部被掩盖。
  

• cross_attn_head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.Tensor，可选）— 用于将解码器中交叉注意力模块的选定头部置零的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：

• 1 表示头部未被掩盖，
  
• 0 表示头部被掩盖。
  

• encoder_outputs（tuple(tuple(torch.FloatTensor)，可选）— 元组包括（last_hidden_state，可选：hidden_states，可选：attentions）last_hidden_state的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力。
  
• past_key_values（长度为config.n_layers的tuple(tuple(torch.FloatTensor))，每个元组包含形状为(batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)的 4 个张量）— 包含注意力块的预计算键和值隐藏状态。可用于加速解码。
  如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（即没有将其过去键值状态提供给此模型的那些）的形状为(batch_size, 1)的张量，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids。
  
• inputs_embeds（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor，可选）— 可选地，可以直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您希望更好地控制如何将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，则这很有用。
  
• decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，可以直接传递嵌入表示，而不是传递decoder_input_ids。如果使用了past_key_values，则只需输入最后的decoder_inputs_embeds（参见past_key_values）。如果要更好地控制如何将decoder_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。
  如果decoder_input_ids和decoder_inputs_embeds都未设置，则decoder_inputs_embeds取inputs_embeds的值。
  
• use_cache (bool, optional) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（参见past_key_values）。
  
• 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，请参见返回张量下的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，请参见返回张量下的hidden_states。
  
• return_dict (bool, optional) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。
  
• start_positions (torch.LongTensor of shape (batch_size,), optional) — 用于计算标记范围的起始位置（索引）的标签，以计算标记分类损失。位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。超出序列范围的位置不会被考虑在内计算损失。
  
• end_positions (torch.LongTensor of shape (batch_size,), optional) — 用于计算标记分类损失的标记范围的结束位置（索引）的标签。位置被夹紧到序列的长度（sequence_length）。超出序列范围的位置不会被考虑在内计算损失。
  

返回

transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput 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（MT5Config）和输入的不同元素。

• loss (torch.FloatTensor of shape (1,), optional, 当提供labels时返回) — 总跨度提取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。
  
• start_logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 跨度开始得分（SoftMax 之前）。
  
• end_logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 跨度结束得分（SoftMax 之前）。
  
• past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), optional, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回） — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。
  包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
  
• decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出 + 每个层的输出）的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。
  解码器在每个层的输出以及初始嵌入输出的隐藏状态。
  
• decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — torch.FloatTensor元组（每个层一个）的形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。
  解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  
• cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — torch.FloatTensor元组（每个层一个）的形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。
  解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  
• encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，optional) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  
• encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出 + 每个层的输出）的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。
  编码器在每个层的输出以及初始嵌入输出的隐藏状态。
  
• encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — torch.FloatTensor元组（每个层一个）的形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。
  编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  

MT5ForQuestionAnswering 的前向方法，覆盖了__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。

TensorFlowHide TensorFlow content

TFMT5Model

class transformers.TFMT5Model

< source >

( *args **kwargs )

此类覆盖 TFT5Model。请查看超类以获取适当的文档和用法示例。

示例：

>>> from transformers import TFMT5Model, AutoTokenizer
>>> model = TFMT5Model.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> article = "UN Offizier sagt, dass weiter verhandelt werden muss in Syrien."
>>> summary = "Weiter Verhandlung in Syrien."
>>> inputs = tokenizer(article, return_tensors="tf")
>>> labels = tokenizer(text_target=summary, return_tensors="tf")
>>> outputs = model(input_ids=inputs["input_ids"], decoder_input_ids=labels["input_ids"])
>>> hidden_states = outputs.last_hidden_state

TFMT5ForConditionalGeneration

class transformers.TFMT5ForConditionalGeneration

< source >

( *args **kwargs )

此类覆盖 TFT5ForConditionalGeneration。请查看超类以获取适当的文档和用法示例。

示例：

>>> from transformers import TFMT5ForConditionalGeneration, AutoTokenizer
>>> model = TFMT5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> article = "UN Offizier sagt, dass weiter verhandelt werden muss in Syrien."
>>> summary = "Weiter Verhandlung in Syrien."
>>> inputs = tokenizer(article, text_target=summary, return_tensors="tf")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> loss = outputs.loss

TFMT5EncoderModel

class transformers.TFMT5EncoderModel

< source >

( *args **kwargs )

此类覆盖 TFT5EncoderModel。请查看超类以获取适当的文档和用法示例。

示例：

>>> from transformers import TFMT5EncoderModel, AutoTokenizer
>>> model = TFMT5EncoderModel.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> article = "UN Offizier sagt, dass weiter verhandelt werden muss in Syrien."
>>> input_ids = tokenizer(article, return_tensors="tf").input_ids
>>> outputs = model(input_ids)
>>> hidden_state = outputs.last_hidden_state

JAXHide JAX content

FlaxMT5Model

class transformers.FlaxMT5Model

< source >

( config: T5Config input_shape: Tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )

这个类重写了 FlaxT5Model。请查看超类以获取适当的文档和用法示例。

示例：

>>> from transformers import FlaxMT5Model, AutoTokenizer
>>> model = FlaxMT5Model.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> article = "UN Offizier sagt, dass weiter verhandelt werden muss in Syrien."
>>> summary = "Weiter Verhandlung in Syrien."
>>> inputs = tokenizer(article, return_tensors="np")
>>> decoder_input_ids = tokenizer(text_target=summary, return_tensors="np").input_ids
>>> outputs = model(input_ids=inputs["input_ids"], decoder_input_ids=decoder_input_ids)
>>> hidden_states = outputs.last_hidden_state

FlaxMT5ForConditionalGeneration

class transformers.FlaxMT5ForConditionalGeneration

< source >

( config: T5Config input_shape: Tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )

这个类重写了 FlaxT5ForConditionalGeneration。请查看超类以获取适当的文档和用法示例。

示例：

>>> from transformers import FlaxMT5ForConditionalGeneration, AutoTokenizer
>>> model = FlaxMT5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> article = "UN Offizier sagt, dass weiter verhandelt werden muss in Syrien."
>>> summary = "Weiter Verhandlung in Syrien."
>>> inputs = tokenizer(article, return_tensors="np")
>>> decoder_input_ids = tokenizer(text_target=summary, return_tensors="np").input_ids
>>> outputs = model(**inputs, decoder_input_ids=decoder_input_ids)
>>> logits = outputs.logits

FlaxMT5EncoderModel

class transformers.FlaxMT5EncoderModel

< source >

( config: T5Config input_shape: Tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )

这个类重写了 FlaxT5EncoderModel。请查看超类以获取适当的文档和用法示例。

示例：

>>> from transformers import FlaxT5EncoderModel, AutoTokenizer
>>> model = FlaxT5EncoderModel.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> article = "UN Offizier sagt, dass weiter verhandelt werden muss in Syrien."
>>> summary = "Weiter Verhandlung in Syrien."
>>> inputs = tokenizer(article, return_tensors="np")
>>> decoder_input_ids = tokenizer(text_target=summary, return_tensors="np").input_ids
>>> outputs = model(input_ids=inputs["input_ids"])
>>> hidden_states = outputs.last_hidden_state

_ids=decoder_input_ids)

hidden_states = outputs.last_hidden_state

## FlaxMT5ForConditionalGeneration
### `class transformers.FlaxMT5ForConditionalGeneration`
[< source >](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v4.37.2/src/transformers/models/mt5/modeling_flax_mt5.py#L96)
```py
( config: T5Config input_shape: Tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )

这个类重写了 FlaxT5ForConditionalGeneration。请查看超类以获取适当的文档和用法示例。

示例：

>>> from transformers import FlaxMT5ForConditionalGeneration, AutoTokenizer
>>> model = FlaxMT5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> article = "UN Offizier sagt, dass weiter verhandelt werden muss in Syrien."
>>> summary = "Weiter Verhandlung in Syrien."
>>> inputs = tokenizer(article, return_tensors="np")
>>> decoder_input_ids = tokenizer(text_target=summary, return_tensors="np").input_ids
>>> outputs = model(**inputs, decoder_input_ids=decoder_input_ids)
>>> logits = outputs.logits

FlaxMT5EncoderModel

class transformers.FlaxMT5EncoderModel

< source >

( config: T5Config input_shape: Tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True gradient_checkpointing: bool = False **kwargs )

这个类重写了 FlaxT5EncoderModel。请查看超类以获取适当的文档和用法示例。

示例：

>>> from transformers import FlaxT5EncoderModel, AutoTokenizer
>>> model = FlaxT5EncoderModel.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-small")
>>> article = "UN Offizier sagt, dass weiter verhandelt werden muss in Syrien."
>>> summary = "Weiter Verhandlung in Syrien."
>>> inputs = tokenizer(article, return_tensors="np")
>>> decoder_input_ids = tokenizer(text_target=summary, return_tensors="np").input_ids
>>> outputs = model(input_ids=inputs["input_ids"])
>>> hidden_states = outputs.last_hidden_state