enginex-mlu370-any2any/transformers/docs/source/ja/main_classes/output.md

<!--Copyright 2020 The HuggingFace Team. All rights reserved.

Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
the License. You may obtain a copy of the License at

http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
specific language governing permissions and limitations under the License.

⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
rendered properly in your Markdown viewer.

-->

# Model outputs

すべてのモデルには、[`~utils.ModelOutput`] のサブクラスのインスタンスである出力があります。それらは
モデルによって返されるすべての情報を含むデータ構造ですが、タプルまたは
辞書。

これがどのようになるかを例で見てみましょう。

```python
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")

inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0)  # Batch size 1
outputs = model(**inputs, labels=labels)
```

`outputs`オブジェクトは[`~modeling_outputs.SequenceClassifierOutput`]である。
これは、オプションで `loss`、`logits`、オプションで `hidden_states`、オプションで `attentions` 属性を持つことを意味します。
オプションの `attentions` 属性を持つことを意味する。ここでは、`labels`を渡したので`loss`があるが、`hidden_states`と`attentions`はない。
`output_hidden_states=True`や`output_attentions=True`を渡していないので、`hidden_states`と`attentions`はない。
`output_attentions=True`を渡さなかったからだ。

<Tip>

`output_hidden_states=True`を渡すと、`outputs.hidden_states[-1]`が `outputs.last_hidden_states` と正確に一致することを期待するかもしれない。
しかし、必ずしもそうなるとは限りません。モデルによっては、最後に隠された状態が返されたときに、正規化やその後の処理を適用するものもあります。

</Tip>


通常と同じように各属性にアクセスできます。その属性がモデルから返されなかった場合は、
は `None`を取得します。ここで、たとえば`outputs.loss`はモデルによって計算された損失であり、`outputs.attentions`は
`None`。

`outputs`オブジェクトをタプルとして考える場合、`None`値を持たない属性のみが考慮されます。
たとえば、ここには 2 つの要素、`loss`、次に`logits`があります。

```python
outputs[:2]
```

たとえば、タプル `(outputs.loss, Outputs.logits)` を返します。

`outputs`オブジェクトを辞書として考慮する場合、「None」を持たない属性のみが考慮されます。
価値観。たとえば、ここには`loss` と `logits`という 2 つのキーがあります。

ここでは、複数のモデル タイプで使用される汎用モデルの出力を文書化します。具体的な出力タイプは次のとおりです。
対応するモデルのページに記載されています。

## ModelOutput

[[autodoc]] utils.ModelOutput
    - to_tuple

## BaseModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutput

## BaseModelOutputWithPooling

[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling

## BaseModelOutputWithCrossAttentions

[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithCrossAttentions

## BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions

## BaseModelOutputWithPast

[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast

## BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions

## Seq2SeqModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput

## CausalLMOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.CausalLMOutput

## CausalLMOutputWithCrossAttentions

[[autodoc]] modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions

## CausalLMOutputWithPast

[[autodoc]] modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast

## MaskedLMOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.MaskedLMOutput

## Seq2SeqLMOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput

## NextSentencePredictorOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.NextSentencePredictorOutput

## SequenceClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.SequenceClassifierOutput

## Seq2SeqSequenceClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput

## MultipleChoiceModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput

## TokenClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.TokenClassifierOutput

## QuestionAnsweringModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput

## Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

## Seq2SeqSpectrogramOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqSpectrogramOutput

## SemanticSegmenterOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.SemanticSegmenterOutput

## ImageClassifierOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.ImageClassifierOutput

## ImageClassifierOutputWithNoAttention

[[autodoc]] modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention

## DepthEstimatorOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.DepthEstimatorOutput

## Wav2Vec2BaseModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Wav2Vec2BaseModelOutput

## XVectorOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.XVectorOutput

## Seq2SeqTSModelOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqTSModelOutput

## Seq2SeqTSPredictionOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqTSPredictionOutput

## SampleTSPredictionOutput

[[autodoc]] modeling_outputs.SampleTSPredictionOutput