# DINOv2

[DINOv2](https://huggingface.co/papers/2304.07193) 是一个视觉基础模型，它使用 [ViT](./vit) 作为特征提取器，适用于图像分类和深度估计等多种下游任务。它通过更快的内存高效注意力机制、序列打包、改进的随机深度、完全分片数据并行（FSDP）以及模型蒸馏等技术，专注于稳定并加速训练过程。

您可以在 [Dinov2](https://huggingface.co/collections/facebook/dinov2-6526c98554b3d2576e071ce3) 集合中找到所有原始的 DINOv2 检查点。

> [!TIP]
> 点击右侧边栏中的 DINOv2 模型，以查看将 DINOv2 应用于不同视觉任务的更多示例。

以下示例演示了如何使用 [Pipeline](/docs/transformers/main/zh/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) 或 [AutoModel](/docs/transformers/main/zh/model_doc/auto#transformers.AutoModel) 类获取图像嵌入。

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="image-classification",
    model="facebook/dinov2-small-imagenet1k-1-layer",
    device=0
)

pipe("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
```

```python
import requests
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/dinov2-small-imagenet1k-1-layer")
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
    "facebook/dinov2-small-imagenet1k-1-layer",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
logits = model(**inputs).logits
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("Predicted class:", model.config.id2label[predicted_class_idx])
```

量化通过以较低精度表示权重来降低大模型的内存负担。有关更多可用的量化后端，请参阅 [量化](../quantization/overview) 概述。

以下示例使用 [torchao](../quantization/torchao) 仅将权重量化为 int4。

```python
# pip install torchao
import requests
from PIL import Image
from torchao.quantization import Int4WeightOnlyConfig

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification, TorchAoConfig

url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained('facebook/dinov2-giant-imagenet1k-1-layer')

quant_config = Int4WeightOnlyConfig(group_size=128)
quantization_config = TorchAoConfig(quant_type=quant_config)

model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
    'facebook/dinov2-giant-imagenet1k-1-layer',
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config
)

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("Predicted class:", model.config.id2label[predicted_class_idx])
```

## 备注

- 下面的示例展示了如何将输出张量拆分为：
  - 整个图像的一个嵌入，通常称为 `CLS` 标记，适用于分类和检索
  - 一组局部嵌入，输入图像的每个`14x14`补丁对应一个，适用于语义分割等密集任务

  ```py
  from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel
  from PIL import Image
  import requests

  url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
  image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
  print(image.height, image.width)  # [480, 640]

  processor = AutoImageProcessor.from_pretrained('facebook/dinov2-base')
  model = AutoModel.from_pretrained('facebook/dinov2-base', device_map="auto")
  patch_size = model.config.patch_size

  inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
  print(inputs.pixel_values.shape)  # [1, 3, 224, 224]
  batch_size, rgb, img_height, img_width = inputs.pixel_values.shape
  num_patches_height, num_patches_width = img_height // patch_size, img_width // patch_size
  num_patches_flat = num_patches_height * num_patches_width

  outputs = model(**inputs)
  last_hidden_states = outputs[0]
  print(last_hidden_states.shape)  # [1, 1 + 256, 768]
  assert last_hidden_states.shape == (batch_size, 1 + num_patches_flat, model.config.hidden_size)

  cls_token = last_hidden_states[:, 0, :]
  patch_features = last_hidden_states[:, 1:, :].unflatten(1, (num_patches_height, num_patches_width))
  ```

- 使用 [torch.jit.trace](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.jit.trace.html) 来加速推理。不过，这会产生一些不匹配的元素。原始模型与追踪后模型之间的差异为 1e-4。

  ```py
  import torch
  from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel
  from PIL import Image
  import requests

  url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
  image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

  processor = AutoImageProcessor.from_pretrained('facebook/dinov2-base')
  model = AutoModel.from_pretrained('facebook/dinov2-base', device_map="auto")

  inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
  outputs = model(**inputs)
  last_hidden_states = outputs[0]

  # We have to force return_dict=False for tracing
  model.config.return_dict = False

  with torch.no_grad():
      traced_model = torch.jit.trace(model, [inputs.pixel_values])
      traced_outputs = traced_model(inputs.pixel_values)

  print((last_hidden_states - traced_outputs[0]).abs().max())
  ```

## Dinov2Config[[transformers.Dinov2Config]]

#### transformers.Dinov2Config[[transformers.Dinov2Config]]

```python
transformers.Dinov2Config(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, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, mlp_ratio: int = 4, hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout_prob: float | int = 0.0, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-06, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14, num_channels: int = 3, qkv_bias: bool = True, layerscale_value: float = 1.0, drop_path_rate: float | int = 0.0, use_swiglu_ffn: bool = False, _out_features: list[str] | None = None, _out_indices: list[int] | None = None, apply_layernorm: bool = True, reshape_hidden_states: bool = True, use_mask_token: bool = True)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dinov2/configuration_dinov2.py#L25)

**参数：**

hidden_size (`int`，*可选*，默认为 `768`)：隐藏表示的维度。

num_hidden_layers (`int`，*可选*，默认为 `12`)：Transformer 解码器中的隐藏层数。

num_attention_heads (`int`，*可选*，默认为 `12`)：Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。

mlp_ratio (`int`，*可选*，默认为 `4`)：MLP 隐藏维度与嵌入维度的比率。

hidden_act (`str`，*可选*，默认为 `gelu`)：解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"` 等。

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`，*可选*，默认值为 `0.0`)：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 (`Union[float, int]`，*可选*，默认值为 `0.0`)：注意力概率的 dropout 比率。

initializer_range (`float`，*可选*，默认值为 `0.02`)：用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。

layer_norm_eps (`float`, *可选*, 默认为 `1e-06`) : 层归一化层使用的 epsilon。

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`，*可选*，默认为 `224`)：每张图片的尺寸（分辨率）。

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`，*可选*，默认为 `14`)：每个 patch 的大小（分辨率）。

num_channels (`int`，*可选*，默认为 `3`)：输入通道数。

qkv_bias (`bool`，*可选*，默认为 `True`)：是否向查询、键和值添加偏置。

layerscale_value (`float`, *可选*, 默认值为 1.0) : 用于层缩放的初始值。

drop_path_rate (`Union[float, int]`，*可选*，默认为 `0.0`)：用于 patch 融合的 drop path 比率。

use_swiglu_ffn (`bool`, *可选*, 默认为 `False`) : 是否使用 SwiGLU 前馈神经网络。

apply_layernorm (`bool`，*可选*，默认为 `True`)：当模型用作骨干网络时，是否对特征图应用层归一化。

reshape_hidden_states (`bool`，*可选*，默认为 `True`)：当模型用作骨干网络时，是否将特征图重塑为形状为 `(batch_size, hidden_size, height, width)` 的 4D 张量。如果为 `False`，则特征图将是形状为 `(batch_size, seq_len, hidden_size)` 的 3D 张量。

use_mask_token (`bool`, *可选*, 默认为 `True`) : 是否在嵌入中使用 mask_token。

这是用于存储 Dinov2Model 配置的类。它根据指定的参数实例化 Dinov2 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将得到与 [facebook/dinov2-base](https://huggingface.co/facebook/dinov2-base) 类似的配置。

配置对象继承自 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/zh/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) 的文档。

示例：

```python
>>> from transformers import Dinov2Config, Dinov2Model

>>> # Initializing a Dinov2 dinov2-base style configuration
>>> configuration = Dinov2Config()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the dinov2-base style configuration
>>> model = Dinov2Model(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## Dinov2Model[[transformers.Dinov2Model]]

#### transformers.Dinov2Model[[transformers.Dinov2Model]]

```python
transformers.Dinov2Model(config: Dinov2Config)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dinov2/modeling_dinov2.py#L386)

**参数：**

config ([Dinov2Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2Config))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

未添加任何特定头部的裸 Dinov2 模型，直接输出原始隐藏状态。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.Dinov2Model.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, bool_masked_pos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dinov2/modeling_dinov2.py#L395)

**参数：**

pixel_values (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`，*可选*) : 与输入图像对应的张量。可以使用 [BitImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/bit#transformers.BitImageProcessor) 获取像素值。有关详细信息，请参阅 [BitImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/zh/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)（`processor_class` 使用 [BitImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/bit#transformers.BitImageProcessor) 处理图像）。

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`)：布尔掩码位置。指示哪些 patch 被掩码（1），哪些未被掩码（0）。仅与预训练相关。

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

**返回：** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 或 `tuple(torch.Tensor)`

一个 [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入了 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[Dinov2Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2Config)）和输入。

[Dinov2Model](/docs/transformers/main/zh/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2Model) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **last_hidden_state**（形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
- **pooler_output**（形状为 `(batch_size, hidden_size)` 的 `torch.Tensor`）-- 序列中第一个 token（分类 token）的最后一层隐藏状态，经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后的结果。例如，对于 BERT 系列模型，这返回的是分类 token 经过线性层和 tanh 激活函数处理后的结果。线性层的权重是在预训练期间通过下一句预测（分类）目标训练得到的。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。

  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.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

示例：

```python
```

## Dinov2ForImageClassification[[transformers.Dinov2ForImageClassification]]

#### transformers.Dinov2ForImageClassification[[transformers.Dinov2ForImageClassification]]

```python
transformers.Dinov2ForImageClassification(config: Dinov2Config)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dinov2/modeling_dinov2.py#L432)

**参数：**

config ([Dinov2Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2Config))：模型配置类，包含模型的所有参数。通过配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 方法以加载模型权重。

Dinov2 模型，顶部带有图像分类头（在 [CLS] token 的最终隐藏状态之上添加一个线性层），例如用于 ImageNet。

该模型继承自 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/zh/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。

该模型也是 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) 的子类。请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。

#### forward[[transformers.Dinov2ForImageClassification.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[来源](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dinov2/modeling_dinov2.py#L445)

**参数：**

pixel_values (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`，*可选*) : 与输入图像对应的张量。可以使用 [BitImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/bit#transformers.BitImageProcessor) 获取像素值。有关详细信息，请参阅 [BitImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/zh/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)（`processor_class` 使用 [BitImageProcessor](/docs/transformers/main/zh/model_doc/bit#transformers.BitImageProcessor) 处理图像）。

labels (`torch.LongTensor`，形状为 `(batch_size,)`，*可选*) : 用于计算图像分类/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）。

attention_mask (`torch.Tensor`，形状为 `(batch_size, sequence_length)`，*可选*)：用于避免对填充（padding）标记索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自 `[0, 1]`： - 1 表示**未掩码**的标记， - 0 表示**已掩码**的标记。 [什么是注意力掩码？](../glossary#attention-mask)

**返回：** [ImageClassifierOutput](/docs/transformers/main/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput) 或 `tuple(torch.Tensor)`

一个 [ImageClassifierOutput](/docs/transformers/main/zh/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput) 或 `torch.Tensor` 元组（如果传入了 `return_dict=False` 或 `config.return_dict=False`），其包含的元素取决于配置（[Dinov2Config](/docs/transformers/main/zh/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2Config)）和输入。

[Dinov2ForImageClassification](/docs/transformers/main/zh/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2ForImageClassification) 的 forward 方法重写了 `__call__` 特殊方法。

尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用 `Module` 实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者会静默地忽略这些步骤。

- **loss** (`torch.Tensor`，形状为 `(1,)`，*可选*，当提供 `labels` 时返回) -- 分类损失（如果 config.num_labels==1，则为回归损失）。
- **logits**（形状为 `(batch_size, config.num_labels)` 的 `torch.Tensor`）-- 分类（或当 config.num_labels==1 时为回归）得分（SoftMax 之前）。
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，在传入 `output_hidden_states=True` 或 `config.output_hidden_states=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每个阶段输出的一个张量），形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。模型在每个阶段输出处的隐藏状态（也称为特征图）。
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`，*可选*，当传入 `output_attentions=True` 或 `config.output_attentions=True` 时返回) -- 一个 `torch.Tensor` 元组（每层一个），形状为 `(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)`。

  经过注意力 softmax 后的注意力权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。

示例：

```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor, Dinov2ForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/dinov2-base")
>>> model = Dinov2ForImageClassification.from_pretrained("facebook/dinov2-base")

>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
...
```