# PP-Chart2Table ## Resumen **PP-Chart2Table** es un modelo multimodal SOTA desarrollado por el equipo de PaddlePaddle, especializado en el análisis de gráficos tanto en chino como en inglés. Su alto rendimiento se debe a una novedosa tarea de entrenamiento llamada "Shuffled Chart Data Retrieval", que, combinada con una estrategia de enmascarado de tokens refinada, mejora significativamente su eficiencia para convertir gráficos en tablas de datos. El modelo se ve reforzado además por un avanzado pipeline de síntesis de datos que utiliza datos semilla de alta calidad, RAG y diseño de personas de LLMs para crear un conjunto de entrenamiento más rico y diverso. Para abordar el desafío de los datos no etiquetados a gran escala y fuera de distribución (OOD), el equipo implementó un proceso de destilación en dos etapas, garantizando una adaptabilidad y generalización robustas en datos del mundo real. ## Arquitectura del modelo PP-Chart2Table adopta una arquitectura de fusión multimodal que combina una torre de visión para la extracción de características de gráficos y un modelo de lenguaje para la generación de la estructura de la tabla, lo que permite la conversión de gráficos a tablas de extremo a extremo. ## Uso ### Inferencia con una sola entrada El siguiente ejemplo demuestra cómo clasificar una imagen con PP-Chart2Table usando [Pipeline](/docs/transformers/main/es/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) o el [AutoModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoModel). ```python from transformers import pipeline pipe = pipeline("image-text-to-text", model="PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors") # PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template conversation = [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png", }, ], }, ] result = pipe(text=conversation) print(result[0]["generated_text"]) ``` ```python from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor model_path = "PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors" model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained( model_path, device_map="auto", ) processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path) # PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template conversation = [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png", }, ], }, ] inputs = processor.apply_chat_template( conversation, tokenize=True, add_generation_prompt=True, truncation=True, return_dict=True, return_tensors="pt", ).to(model.device) generated_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=256) generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)] result = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False) print(result) ``` ### Inferencia por lotes Así es como puedes hacerlo con PP-Chart2Table usando [Pipeline](/docs/transformers/main/es/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) o el [AutoModel](/docs/transformers/main/es/model_doc/auto#transformers.AutoModel): ```python from transformers import pipeline pipe = pipeline("image-text-to-text", model="PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors") # PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template conversation = [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png", }, ], }, ] result = pipe(text=[conversation, conversation]) print(result[0][0]["generated_text"]) ``` ```python from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor model_path = "PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors" model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained( model_path, device_map="auto", ) processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path) # PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template conversation = [ { "role": "user", "content": [ { "type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png", }, ], }, ] batch_conversation = [conversation, conversation] inputs = processor.apply_chat_template( batch_conversation, tokenize=True, add_generation_prompt=True, truncation=True, return_dict=True, return_tensors="pt", ).to(model.device) generated_ids = model.generate(**inputs, do_sample=False, max_new_tokens=256) generated_ids_trimmed = [out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)] result = processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False) print(result) ``` ## PPChart2TableConfig[[transformers.PPChart2TableConfig]] #### transformers.PPChart2TableConfig[[transformers.PPChart2TableConfig]] ```python transformers.PPChart2TableConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_index: int = 151859, image_seq_length: int = 576, tie_word_embeddings: bool = True) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_chart2table/configuration_pp_chart2table.py#L70) **Parámetros:** vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opcional*) : El objeto de configuración o el diccionario del backbone de visión. text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opcional*) : El objeto de configuración o el diccionario del backbone de texto. image_token_index (`int`, *opcional*, valor predeterminado `151859`) : El índice del token de imagen utilizado como marcador de posición para las imágenes de entrada. image_seq_length (`int`, *opcional*, valor predeterminado `576`) : Longitud de secuencia de un solo embedding de imagen. tie_word_embeddings (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se deben vincular las incrustaciones de pesos según el mapeo `tied_weights_keys` del modelo. Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un Pp Chart2TableModel. Se utiliza para instanciar un modelo Pp Chart2Table según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors](https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors) Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información. Ejemplo: ```python >>> from transformers import GotOcr2ForConditionalGeneration, PPChart2TableConfig >>> # Initializing a PPChart2Table style configuration >>> configuration = PPChart2TableConfig() >>> # Initializing a model from the PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors style configuration >>> model = GotOcr2ForConditionalGeneration(configuration) # underlying architecture is Got Ocr 2 >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## PPChart2TableVisionConfig[[transformers.PPChart2TableVisionConfig]] #### transformers.PPChart2TableVisionConfig[[transformers.PPChart2TableVisionConfig]] ```python transformers.PPChart2TableVisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, hidden_size: int = 768, output_channels: int = 256, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 1024, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, hidden_act: str = 'gelu', layer_norm_eps: float = 1e-06, attention_dropout: float | int = 0.0, initializer_range: float = 1e-10, qkv_bias: bool = True, use_abs_pos: bool = True, use_rel_pos: bool = True, window_size: int = 14, global_attn_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 5, 8, 11), mlp_dim: int = 3072) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_chart2table/configuration_pp_chart2table.py#L30) **Parámetros:** hidden_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado `768`) : Dimensión de las representaciones ocultas. output_channels (`int`, *opcional*, valor predeterminado 256) : Dimensionalidad de los canales de salida en el Patch Encoder. num_hidden_layers (`int`, *opcional*, valor predeterminado `12`) : Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer. num_attention_heads (`int`, *opcional*, valor predeterminado `12`) : Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer. num_channels (`int`, *opcional*, valor predeterminado `3`) : El número de canales de entrada. image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opcional*, valor predeterminado `1024`) : El tamaño (resolución) de cada imagen. patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opcional*, valor predeterminado `16`) : El tamaño (resolución) de cada parche. hidden_act (`str`, *opcional*, valor predeterminado `gelu`) : La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, etc. layer_norm_eps (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1e-06`) : El epsilon utilizado por las capas de normalización de capas. attention_dropout (`Union[float, int]`, *opcional*, valor predeterminado `0.0`) : La proporción de dropout para las probabilidades de atención. initializer_range (`float`, *opcional*, valor predeterminado `1e-10`) : La desviación estándar de truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos. qkv_bias (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe añadir un sesgo a las consultas, claves y valores. use_abs_pos (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe usar la incrustación de posición absoluta. use_rel_pos (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe usar la incrustación de posición relativa. window_size (`int`, *opcional*, valor predeterminado 14) : Tamaño de la ventana para la posición relativa. global_attn_indexes (`list[int]`, *opcional*, valor predeterminado `[2, 5, 8, 11]`) : Los índices de las capas de atención global. mlp_dim (`int`, *opcional*, valor predeterminado 3072) : La dimensionalidad de la capa MLP en el codificador Transformer. Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un Pp Chart2TableModel. Se utiliza para instanciar un modelo Pp Chart2Table según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de [facebook/sam-vit-huge](https://huggingface.co/facebook/sam-vit-huge) Los objetos de configuración heredan de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) y se pueden utilizar para controlar las salidas del modelo. Consulte la documentación de [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/es/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) para obtener más información. ## PPChart2TableImageProcessor[[transformers.PPChart2TableImageProcessor]] #### transformers.PPChart2TableImageProcessor[[transformers.PPChart2TableImageProcessor]] ```python transformers.PPChart2TableImageProcessor(**kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_chart2table/image_processing_pp_chart2table.py#L26) **Parámetros:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe convertir la imagen a RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe redimensionar la imagen. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, por defecto `{'height' : 1024, 'width': 1024}`): Describe las dimensiones máximas de entrada para el modelo. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe usar una imagen cuadrada por defecto al redimensionar, cuando el tamaño es un entero. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Tamaño de la imagen de salida tras aplicar `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, por defecto `3`) : Filtro de remuestreo a utilizar si se redimensiona la imagen. Puede ser uno de los valores de la enumeración `PILImageResampling`. Solo tiene efecto si `do_resize` está establecido en `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe reescalar la imagen. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `0.00392156862745098`) : Factor de reescalado para reescalar la imagen si `do_rescale` está establecido en `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe normalizar la imagen. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Media de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` está establecido en `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Desviación estándar de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` se establece en `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Indica si se debe aplicar relleno a la imagen. El relleno se realiza hasta el tamaño más grande del lote o hasta un tamaño cuadrado fijo por imagen. La estrategia exacta de relleno depende del modelo. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : El tamaño en `{"height": int, "width" int}` al que se rellenan las imágenes. Debe ser mayor que el tamaño de cualquier imagen proporcionada para el preprocesamiento. Si no se proporciona `pad_size`, las imágenes se rellenarán hasta la mayor altura y anchura del lote. Se aplica solo cuando `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe recortar la imagen centrada. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : Solo se admite `ChannelDimension.FIRST`. Se añadió para garantizar la compatibilidad con los procesadores lentos. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : El formato de la dimensión de canal para la imagen de entrada. Si no se establece, el formato de la dimensión de canal se infiere a partir de la imagen de entrada. Puede ser uno de: - `"channels_first"` o `ChannelDimension.FIRST`: imagen en formato (num_channels, height, width). - `"channels_last"` o `ChannelDimension.LAST`: imagen en formato (height, width, num_channels). - `"none"` o `ChannelDimension.NONE`: imagen en formato (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : El dispositivo en el que se procesarán los vídeos. Si no se establece, el dispositivo se infiere a partir de los vídeos de entrada. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad con versiones anteriores, pero en los modelos futuros esto debería configurarse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`, de lo contrario devuelve una lista de tensores. -- Construye un procesador de imágenes PPChart2TableImageProcessor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*): Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*): El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. ## PPChart2TableImageProcessorPil[[transformers.PPChart2TableImageProcessorPil]] #### transformers.PPChart2TableImageProcessorPil[[transformers.PPChart2TableImageProcessorPil]] ```python transformers.PPChart2TableImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_chart2table/image_processing_pil_pp_chart2table.py#L26) **Parámetros:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe convertir la imagen a RGB. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe redimensionar la imagen. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, por defecto `{'height' : 1024, 'width': 1024}`): Describe las dimensiones máximas de entrada para el modelo. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe usar una imagen cuadrada por defecto al redimensionar, cuando el tamaño es un entero. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Tamaño de la imagen de salida tras aplicar `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, por defecto `3`) : Filtro de remuestreo a utilizar si se redimensiona la imagen. Puede ser uno de los valores de la enumeración `PILImageResampling`. Solo tiene efecto si `do_resize` está establecido en `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Indica si se debe reescalar la imagen. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `0.00392156862745098`) : Factor de reescalado para reescalar la imagen si `do_rescale` está establecido en `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se debe normalizar la imagen. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : Media de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` está establecido en `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opcional*, valor predeterminado `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : Desviación estándar de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si `do_normalize` se establece en `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Indica si se debe aplicar relleno a la imagen. El relleno se realiza hasta el tamaño más grande del lote o hasta un tamaño cuadrado fijo por imagen. La estrategia exacta de relleno depende del modelo. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : El tamaño en `{"height": int, "width" int}` al que se rellenan las imágenes. Debe ser mayor que el tamaño de cualquier imagen proporcionada para el preprocesamiento. Si no se proporciona `pad_size`, las imágenes se rellenarán hasta la mayor altura y anchura del lote. Se aplica solo cuando `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe recortar la imagen centrada. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : Solo se admite `ChannelDimension.FIRST`. Se añadió para garantizar la compatibilidad con los procesadores lentos. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *opcional*) : El formato de la dimensión de canal para la imagen de entrada. Si no se establece, el formato de la dimensión de canal se infiere a partir de la imagen de entrada. Puede ser uno de: - `"channels_first"` o `ChannelDimension.FIRST`: imagen en formato (num_channels, height, width). - `"channels_last"` o `ChannelDimension.LAST`: imagen en formato (height, width, num_channels). - `"none"` o `ChannelDimension.NONE`: imagen en formato (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : El dispositivo en el que se procesarán los vídeos. Si no se establece, el dispositivo se infiere a partir de los vídeos de entrada. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`; en caso contrario, devuelve una lista de tensores. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*) : Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*) : El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad con versiones anteriores, pero en los modelos futuros esto debería configurarse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en `'pt'`, de lo contrario devuelve una lista de tensores. -- Construye un procesador de imágenes PPChart2TableImageProcessor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opcional*): Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opcional*): El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Se añadió por compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. ## PPChart2TableProcessor[[transformers.PPChart2TableProcessor]] #### transformers.PPChart2TableProcessor[[transformers.PPChart2TableProcessor]] ```python transformers.PPChart2TableProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, chat_template = None, **kwargs) ``` [Fuente](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_chart2table/processing_pp_chart2table.py#L30) **Parámetros:** image_processor (`PPChart2TableImageProcessor`) : El procesador de imágenes es una entrada obligatoria. tokenizer (`tokenizer_class`): El tokenizador es una entrada obligatoria. chat_template (`str`) : Una plantilla de Jinja para convertir listas de mensajes de un chat en una cadena tokenizable. Construye un PPChart2TableProcessor que envuelve un procesador de imágenes y un tokenizador en un único procesador. [PPChart2TableProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/pp_chart2table#transformers.PPChart2TableProcessor) ofrece todas las funcionalidades de [PPChart2TableImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/pp_chart2table#transformers.PPChart2TableImageProcessor) y `tokenizer_class`. Consulte [~PPChart2TableImageProcessor](/docs/transformers/main/es/model_doc/pp_chart2table#transformers.PPChart2TableImageProcessor) y `~tokenizer_class` para obtener más información.