KerasHub：预训练模型
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SigLIP分词器

[源代码]

SigLIPTokenizer 类

keras_hub.tokenizers.SigLIPTokenizer(proto, **kwargs)

基于SentencePiece的SigLIP分词器层。

此分词器类将原始字符串分词为整数序列，并基于keras_hub.tokenizers.SentencePieceTokenizer。与底层分词器不同，它将检查SigLIP模型所需的所有特殊标记，并提供一个from_preset()方法来自动下载与SigLIP预设匹配的词汇表。

如果输入是一批字符串（秩 > 0），该层将输出一个 tf.RaggedTensor，其中输出的最后一个维度是不规则的。

如果输入是标量字符串（秩 == 0），该层将输出一个具有静态形状 [None] 的密集 tf.Tensor。

参数

  • proto：可以是SentencePiece proto文件的string路径，也可以是包含序列化SentencePiece proto的bytes对象。有关格式的更多详细信息，请参见SentencePiece存储库。

示例

# Unbatched input.
tokenizer = keras_hub.models.SigLIPTokenizer.from_preset(
    "siglip_base_patch16_224"
)
tokenizer("The quick brown fox jumped.")

# Batched input.
tokenizer(["The quick brown fox jumped.", "The fox slept."])

# Detokenization.
tokenizer.detokenize(tokenizer("The quick brown fox jumped."))

# Custom vocabulary.
bytes_io = io.BytesIO()
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["The quick brown fox jumped."])
sentencepiece.SentencePieceTrainer.train(
    sentence_iterator=ds.as_numpy_iterator(),
    model_writer=bytes_io,
    vocab_size=8,
    model_type="WORD",
    pad_id=0,
    bos_id=1,
    eos_id=2,
    unk_id=3,
    unk_piece="<unk>",
)
tokenizer = keras_hub.models.SigLIPTokenizer(
    proto=bytes_io.getvalue(),
)
tokenizer("The quick brown fox jumped.")

[源代码]

from_preset 方法

SigLIPTokenizer.from_preset(preset, config_file="tokenizer.json", **kwargs)

从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Tokenizer。

预设是一个包含配置、权重和其他文件资产的目录，用于保存和加载预训练模型。preset 可以作为以下之一传递：

  1. 一个内置的预设标识符，如 'bert_base_en'
  2. 一个 Kaggle Models 句柄，如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
  3. 一个 Hugging Face 句柄，如 'hf://user/bert_base_en'
  4. 一个本地预设目录的路径，如 './bert_base_en'

对于任何 Tokenizer 子类，您都可以运行 cls.presets.keys() 来列出该类上所有可用的内置预设。

此构造函数可以通过两种方式调用。可以从基类（如keras_hub.models.Tokenizer.from_preset()）调用，也可以从模型类（如keras_hub.models.GemmaTokenizer.from_preset()）调用。如果从基类调用，返回对象的子类将根据预设目录中的配置推断。

参数

  • preset：字符串。一个内置预设标识符、一个 Kaggle Models 句柄、一个 Hugging Face 句柄或一个本地目录的路径。
  • load_weights：布尔值。如果为 `True`，权重将被加载到模型架构中。如果为 `False`，权重将被随机初始化。

示例

# Load a preset tokenizer.
tokenizer = keras_hub.tokenizer.Tokenizer.from_preset("bert_base_en")

# Tokenize some input.
tokenizer("The quick brown fox tripped.")

# Detokenize some input.
tokenizer.detokenize([5, 6, 7, 8, 9])
预设 参数 描述
siglip_base_patch16_224 203.16M 2 亿参数，图像尺寸 224，在 WebLi 上预训练。
siglip_base_patch16_256 203.20M 2 亿参数，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip_base_patch16_384 203.45M 2 亿参数，图像尺寸 384，在 WebLi 上预训练。
siglip_base_patch16_512 203.79M 2 亿参数，图像尺寸 512，在 WebLi 上预训练。
siglip_base_patch16_256_multilingual 370.63M 3.7 亿参数，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip2_base_patch16_224 375.19M 3.75 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 224，在 WebLi 上预训练。
siglip2_base_patch16_256 375.23M 3.75 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip2_base_patch32_256 376.86M 3.76 亿参数，补丁大小 32，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip2_base_patch16_384 376.86M 3.76 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 384，在 WebLi 上预训练。
siglip_large_patch16_256 652.15M 6.52 亿参数，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip_large_patch16_384 652.48M 6.52 亿参数，图像尺寸 384，在 WebLi 上预训练。
siglip_so400m_patch14_224 877.36M 8.77 亿参数，图像尺寸 224，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip_so400m_patch14_384 877.96M 8.77 亿参数，图像尺寸 384，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_large_patch16_256 881.53M 8.81 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip2_large_patch16_384 881.86M 8.81 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 384，在 WebLi 上预训练。
siglip2_large_patch16_512 882.31M 8.82 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 512，在 WebLi 上预训练。
siglip_so400m_patch16_256_i18n 1.13B 11 亿参数，图像尺寸 256，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_so400m_patch14_224 1.14B 11 亿参数，补丁大小 14，图像尺寸 224，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_so400m_patch16_256 1.14B 11 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 256，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_so400m_patch14_384 1.14B 11 亿参数，补丁大小 14，图像尺寸 224，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_so400m_patch16_384 1.14B 11 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 384，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_so400m_patch16_512 1.14B 11 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 512，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_giant_opt_patch16_256 1.87B 18 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip2_giant_opt_patch16_384 1.87B 18 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 384，在 WebLi 上预训练。
SigLIP分词器
SigLIPTokenizer 类
from_preset 方法