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docs/source/model_doc/auto.mdx
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<!--Copyright 2020 The HuggingFace Team. All rights reserved.
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Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
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the License. You may obtain a copy of the License at
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http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
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an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
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specific language governing permissions and limitations under the License.
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# Auto Classes
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In many cases, the architecture you want to use can be guessed from the name or the path of the pretrained model you
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are supplying to the `from_pretrained()` method. AutoClasses are here to do this job for you so that you
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automatically retrieve the relevant model given the name/path to the pretrained weights/config/vocabulary.
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Instantiating one of [`AutoConfig`], [`AutoModel`], and
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[`AutoTokenizer`] will directly create a class of the relevant architecture. For instance
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```python
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model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-cased')
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```
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will create a model that is an instance of [`BertModel`].
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There is one class of `AutoModel` for each task, and for each backend (PyTorch, TensorFlow, or Flax).
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## Extending the Auto Classes
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Each of the auto classes has a method to be extended with your custom classes. For instance, if you have defined a
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custom class of model `NewModel`, make sure you have a `NewModelConfig` then you can add those to the auto
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classes like this:
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```python
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from transformers import AutoConfig, AutoModel
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AutoConfig.register("new-model", NewModelConfig)
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AutoModel.register(NewModelConfig, NewModel)
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```
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You will then be able to use the auto classes like you would usually do!
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<Tip warning={true}>
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If your `NewModelConfig` is a subclass of [`~transformer.PretrainedConfig`], make sure its
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`model_type` attribute is set to the same key you use when registering the config (here `"new-model"`).
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Likewise, if your `NewModel` is a subclass of [`PreTrainedModel`], make sure its
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`config_class` attribute is set to the same class you use when registering the model (here
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`NewModelConfig`).
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</Tip>
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## AutoConfig
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[[autodoc]] AutoConfig
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## AutoTokenizer
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[[autodoc]] AutoTokenizer
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## AutoFeatureExtractor
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[[autodoc]] AutoFeatureExtractor
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## AutoProcessor
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[[autodoc]] AutoProcessor
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## AutoModel
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[[autodoc]] AutoModel
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## AutoModelForPreTraining
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[[autodoc]] AutoModelForPreTraining
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## AutoModelForCausalLM
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[[autodoc]] AutoModelForCausalLM
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## AutoModelForMaskedLM
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[[autodoc]] AutoModelForMaskedLM
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## AutoModelForSeq2SeqLM
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[[autodoc]] AutoModelForSeq2SeqLM
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## AutoModelForSequenceClassification
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[[autodoc]] AutoModelForSequenceClassification
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## AutoModelForMultipleChoice
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[[autodoc]] AutoModelForMultipleChoice
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## AutoModelForNextSentencePrediction
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[[autodoc]] AutoModelForNextSentencePrediction
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## AutoModelForTokenClassification
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[[autodoc]] AutoModelForTokenClassification
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## AutoModelForQuestionAnswering
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[[autodoc]] AutoModelForQuestionAnswering
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## AutoModelForTableQuestionAnswering
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[[autodoc]] AutoModelForTableQuestionAnswering
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## AutoModelForImageClassification
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[[autodoc]] AutoModelForImageClassification
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## AutoModelForVision2Seq
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[[autodoc]] AutoModelForVision2Seq
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## AutoModelForAudioClassification
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[[autodoc]] AutoModelForAudioClassification
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## AutoModelForAudioFrameClassification
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[[autodoc]] AutoModelForAudioFrameClassification
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## AutoModelForCTC
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[[autodoc]] AutoModelForCTC
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## AutoModelForSpeechSeq2Seq
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[[autodoc]] AutoModelForSpeechSeq2Seq
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## AutoModelForAudioXVector
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[[autodoc]] AutoModelForAudioXVector
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## AutoModelForObjectDetection
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[[autodoc]] AutoModelForObjectDetection
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## AutoModelForImageSegmentation
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[[autodoc]] AutoModelForImageSegmentation
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## TFAutoModel
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[[autodoc]] TFAutoModel
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## TFAutoModelForPreTraining
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[[autodoc]] TFAutoModelForPreTraining
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## TFAutoModelForCausalLM
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[[autodoc]] TFAutoModelForCausalLM
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## TFAutoModelForImageClassification
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[[autodoc]] TFAutoModelForImageClassification
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## TFAutoModelForMaskedLM
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[[autodoc]] TFAutoModelForMaskedLM
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## TFAutoModelForSeq2SeqLM
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[[autodoc]] TFAutoModelForSeq2SeqLM
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## TFAutoModelForSequenceClassification
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[[autodoc]] TFAutoModelForSequenceClassification
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## TFAutoModelForMultipleChoice
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[[autodoc]] TFAutoModelForMultipleChoice
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## TFAutoModelForTableQuestionAnswering
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[[autodoc]] TFAutoModelForTableQuestionAnswering
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## TFAutoModelForTokenClassification
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[[autodoc]] TFAutoModelForTokenClassification
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## TFAutoModelForQuestionAnswering
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[[autodoc]] TFAutoModelForQuestionAnswering
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## FlaxAutoModel
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[[autodoc]] FlaxAutoModel
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## FlaxAutoModelForCausalLM
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[[autodoc]] FlaxAutoModelForCausalLM
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## FlaxAutoModelForPreTraining
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[[autodoc]] FlaxAutoModelForPreTraining
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## FlaxAutoModelForMaskedLM
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[[autodoc]] FlaxAutoModelForMaskedLM
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## FlaxAutoModelForSeq2SeqLM
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[[autodoc]] FlaxAutoModelForSeq2SeqLM
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## FlaxAutoModelForSequenceClassification
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[[autodoc]] FlaxAutoModelForSequenceClassification
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## FlaxAutoModelForQuestionAnswering
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[[autodoc]] FlaxAutoModelForQuestionAnswering
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## FlaxAutoModelForTokenClassification
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[[autodoc]] FlaxAutoModelForTokenClassification
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## FlaxAutoModelForMultipleChoice
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[[autodoc]] FlaxAutoModelForMultipleChoice
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## FlaxAutoModelForNextSentencePrediction
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[[autodoc]] FlaxAutoModelForNextSentencePrediction
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## FlaxAutoModelForImageClassification
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[[autodoc]] FlaxAutoModelForImageClassification
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## FlaxAutoModelForVision2Seq
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[[autodoc]] FlaxAutoModelForVision2Seq
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Copyright 2020 The HuggingFace Team. All rights reserved.
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Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
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the License. You may obtain a copy of the License at
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http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
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an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
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specific language governing permissions and limitations under the License.
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Auto Classes
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In many cases, the architecture you want to use can be guessed from the name or the path of the pretrained model you
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are supplying to the :obj:`from_pretrained()` method. AutoClasses are here to do this job for you so that you
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automatically retrieve the relevant model given the name/path to the pretrained weights/config/vocabulary.
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Instantiating one of :class:`~transformers.AutoConfig`, :class:`~transformers.AutoModel`, and
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:class:`~transformers.AutoTokenizer` will directly create a class of the relevant architecture. For instance
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.. code-block:: python
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model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-cased')
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will create a model that is an instance of :class:`~transformers.BertModel`.
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There is one class of :obj:`AutoModel` for each task, and for each backend (PyTorch, TensorFlow, or Flax).
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Extending the Auto Classes
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Each of the auto classes has a method to be extended with your custom classes. For instance, if you have defined a
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custom class of model :obj:`NewModel`, make sure you have a :obj:`NewModelConfig` then you can add those to the auto
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classes like this:
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.. code-block::
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from transformers import AutoConfig, AutoModel
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AutoConfig.register("new-model", NewModelConfig)
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AutoModel.register(NewModelConfig, NewModel)
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You will then be able to use the auto classes like you would usually do!
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.. warning::
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If your :obj:`NewModelConfig` is a subclass of :class:`~transformer.PretrainedConfig`, make sure its
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:obj:`model_type` attribute is set to the same key you use when registering the config (here :obj:`"new-model"`).
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Likewise, if your :obj:`NewModel` is a subclass of :class:`~transformers.PreTrainedModel`, make sure its
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:obj:`config_class` attribute is set to the same class you use when registering the model (here
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:obj:`NewModelConfig`).
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AutoConfig
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.. autoclass:: transformers.AutoConfig
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:members:
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AutoTokenizer
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.. autoclass:: transformers.AutoTokenizer
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:members:
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AutoFeatureExtractor
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.. autoclass:: transformers.AutoFeatureExtractor
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:members:
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AutoProcessor
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.. autoclass:: transformers.AutoProcessor
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:members:
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AutoModel
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.. autoclass:: transformers.AutoModel
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:members:
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AutoModelForPreTraining
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForPreTraining
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:members:
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AutoModelForCausalLM
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForCausalLM
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:members:
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AutoModelForMaskedLM
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForMaskedLM
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:members:
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AutoModelForSeq2SeqLM
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForSeq2SeqLM
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:members:
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AutoModelForSequenceClassification
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForSequenceClassification
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:members:
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AutoModelForMultipleChoice
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForMultipleChoice
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:members:
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AutoModelForNextSentencePrediction
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForNextSentencePrediction
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:members:
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AutoModelForTokenClassification
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForTokenClassification
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:members:
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AutoModelForQuestionAnswering
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForQuestionAnswering
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:members:
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AutoModelForTableQuestionAnswering
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForTableQuestionAnswering
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:members:
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AutoModelForImageClassification
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForImageClassification
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:members:
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AutoModelForVision2Seq
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForVision2Seq
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:members:
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AutoModelForAudioClassification
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForAudioClassification
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:members:
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AutoModelForAudioFrameClassification
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForAudioFrameClassification
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:members:
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AutoModelForCTC
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForCTC
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:members:
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AutoModelForSpeechSeq2Seq
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForSpeechSeq2Seq
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:members:
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AutoModelForAudioXVector
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForAudioXVector
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:members:
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AutoModelForObjectDetection
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForObjectDetection
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:members:
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AutoModelForImageSegmentation
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.. autoclass:: transformers.AutoModelForImageSegmentation
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:members:
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TFAutoModel
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.. autoclass:: transformers.TFAutoModel
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:members:
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TFAutoModelForPreTraining
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.. autoclass:: transformers.TFAutoModelForPreTraining
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:members:
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TFAutoModelForCausalLM
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.. autoclass:: transformers.TFAutoModelForCausalLM
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:members:
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TFAutoModelForImageClassification
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.. autoclass:: transformers.TFAutoModelForImageClassification
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:members:
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TFAutoModelForMaskedLM
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.. autoclass:: transformers.TFAutoModelForMaskedLM
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:members:
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TFAutoModelForSeq2SeqLM
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.. autoclass:: transformers.TFAutoModelForSeq2SeqLM
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:members:
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TFAutoModelForSequenceClassification
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.. autoclass:: transformers.TFAutoModelForSequenceClassification
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:members:
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TFAutoModelForMultipleChoice
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.. autoclass:: transformers.TFAutoModelForMultipleChoice
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:members:
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TFAutoModelForTableQuestionAnswering
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.. autoclass:: transformers.TFAutoModelForTableQuestionAnswering
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:members:
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TFAutoModelForTokenClassification
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.. autoclass:: transformers.TFAutoModelForTokenClassification
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:members:
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TFAutoModelForQuestionAnswering
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.. autoclass:: transformers.TFAutoModelForQuestionAnswering
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:members:
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FlaxAutoModel
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.. autoclass:: transformers.FlaxAutoModel
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:members:
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FlaxAutoModelForCausalLM
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.. autoclass:: transformers.FlaxAutoModelForCausalLM
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:members:
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FlaxAutoModelForPreTraining
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.. autoclass:: transformers.FlaxAutoModelForPreTraining
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:members:
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FlaxAutoModelForMaskedLM
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.. autoclass:: transformers.FlaxAutoModelForMaskedLM
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:members:
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FlaxAutoModelForSeq2SeqLM
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~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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.. autoclass:: transformers.FlaxAutoModelForSeq2SeqLM
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:members:
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FlaxAutoModelForSequenceClassification
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~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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.. autoclass:: transformers.FlaxAutoModelForSequenceClassification
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:members:
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FlaxAutoModelForQuestionAnswering
|
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~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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.. autoclass:: transformers.FlaxAutoModelForQuestionAnswering
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:members:
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FlaxAutoModelForTokenClassification
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.. autoclass:: transformers.FlaxAutoModelForTokenClassification
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:members:
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FlaxAutoModelForMultipleChoice
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FlaxAutoModelForNextSentencePrediction
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FlaxAutoModelForImageClassification
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FlaxAutoModelForVision2Seq
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