# EfficientNet

## Genel Bakış

EfficientNet modeli, Mingxing Tan ve Quoc V. Le tarafından [EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks](https://huggingface.co/papers/1905.11946) makalesinde önerilmiştir. EfficientNet'ler, son derece yüksek doğruluk oranlarına ulaşan ancak önceki modellere göre bir büyüklük mertebesinde daha küçük ve daha hızlı olan bir görüntü sınıflandırma modeli ailesidir.

Makalenin özeti aşağıdaki gibidir:

*Konvolüsyonel Sinir Ağları (ConvNet'ler) genellikle sabit bir kaynak bütçesiyle geliştirilir ve daha fazla kaynak mevcut olduğunda daha iyi doğruluk için ölçeklendirilir. Bu makalede, model ölçeklendirmesini sistematik olarak inceliyor ve ağ derinliği, genişliği ve çözünürlüğünün dikkatli bir şekilde dengelenmesinin daha iyi performans sağlayabileceğini belirliyoruz. Bu gözleme dayanarak, derinlik/genişlik/çözünürlüğün tüm boyutlarını basit ama son derece etkili bir bileşik katsayı kullanarak eşit şekilde ölçeklendiren yeni bir ölçeklendirme yöntemi öneriyoruz. Bu yöntemin etkinliğini MobileNet ve ResNet'i ölçeklendirirken gösteriyoruz. Daha da ileri gitmek için, yeni bir temel ağ tasarlamak ve onu ölçeklendirerek önceki ConvNet'lere kıyasla çok daha iyi doğruluk ve verimlilik sağlayan, EfficientNet olarak adlandırılan bir model ailesi elde etmek için sinirsel mimari arama kullanıyoruz. Özellikle, EfficientNet-B7, mevcut en iyi ConvNet'e kıyasla çıkarım sırasında 8,4 kat daha küçük ve 6,1 kat daha hızlı olmasına rağmen ImageNet üzerinde 84,3% en iyi (top-1) doğruluğa ulaşarak alanın en iyi performansını (state-of-the-art) elde ediyor. EfficientNet'lerimiz ayrıca iyi aktarılıyor ve bir büyüklük mertebesi daha az parametreyle CIFAR-100 (%91,7), Flowers (%98,8) ve 3 diğer aktarım öğrenme veri setinde alanın en iyi doğruluğunu sağlıyor.*

Bu model [adirik](https://huggingface.co/adirik) tarafından katkıda bulunmuştur. Orijinal kod [burada](https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet) bulunabilir.

## EfficientNetConfig[[transformers.EfficientNetConfig]]

#### transformers.EfficientNetConfig[[transformers.EfficientNetConfig]]

```python
transformers.EfficientNetConfig(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, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 600, width_coefficient: float = 2.0, depth_coefficient: float = 3.1, depth_divisor: int = 8, kernel_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (3, 3, 5, 3, 5, 5, 3), in_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (32, 16, 24, 40, 80, 112, 192), out_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (16, 24, 40, 80, 112, 192, 320), depthwise_padding: list[int] | tuple[int, ...] = (), strides: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 2, 2, 2, 1, 2, 1), num_block_repeats: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 2, 2, 3, 3, 4, 1), expand_ratios: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 6, 6, 6, 6, 6, 6), squeeze_expansion_ratio: float = 0.25, hidden_act: str = 'swish', hidden_dim: int = 2560, pooling_type: str = 'mean', initializer_range: float = 0.02, batch_norm_eps: float = 0.001, batch_norm_momentum: float = 0.99, dropout_rate: float | int = 0.5, drop_connect_rate: float | int = 0.2)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/efficientnet/configuration_efficientnet.py#L24)

**Parametreler:**

num_channels (`int`, *opsiyonel*, varsayılan `3`) : Girdi kanal sayısı.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `600`) : Her bir görüntünün boyutu (çözünürlüğü).

width_coefficient (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 2.0) : Her aşamada ağ genişliği için ölçekleme katsayısı.

depth_coefficient (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan 3.1) : Her aşamada ağ derinliği için ölçekleme katsayısı.

depth_divisor (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 8) : Ağı genişliği birimi.

kernel_sizes (`list[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `[3, 3, 5, 3, 5, 5, 3]`) : Her blokta kullanılacak çekirdek boyutlarının listesi.

in_channels (`Union[list[int], tuple[int, ...]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `(32, 16, 24, 40, 80, 112, 192)`) : Girdi kanal sayısı.

out_channels (`list[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `[16, 24, 40, 80, 112, 192, 320]`) : Konvolüsyon katmanlarında her blokta kullanılacak çıktı kanal boyutlarının listesi.

depthwise_padding (`list[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `[]`) : Kare dolgu ile blok dizinleri listesi.

strides (`Union[list[int], tuple[int, ...]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `(1, 2, 2, 2, 1, 2, 1)`) : Modelin her aşamasındaki stride.

num_block_repeats (`list[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `[1, 2, 2, 3, 3, 4, 1]`) : Her bloğun kaç kez tekrarlanacağına dair sayı listesi.

expand_ratios (`list[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `[1, 6, 6, 6, 6, 6, 6]`) : Her bloğun ölçekleme katsayılarının listesi.

squeeze_expansion_ratio (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 0.25) : Squeeze genişletme oranı.

hidden_act (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `swish`) : Dekoderdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` vb.

hidden_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `2560`) : Gizli temsillerin boyutu.

pooling_type (`str` veya `function`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"mean"`) : Yoğun sınıflandırma katmanından önce uygulanacak son havuzlama türü. Kullanılabilir seçenekler [`"mean"`, `"max"`]

initializer_range (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.02`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.

batch_norm_eps (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.001`) : Toplu normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon.

batch_norm_momentum (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 0.99) : Toplu normalizasyon katmanları tarafından kullanılan momentum.

dropout_rate (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.5`) : Tüm dropout katmanları için oran.

drop_connect_rate (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 0.2) : Atlanan bağlantılar için düşürme oranı.

Bu, bir EfficientNetModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Efficientnet modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneği oluşturmak, [google/efficientnet-b7](https://huggingface.co/google/efficientnet-b7) yapılandırmasına benzer bir yapılandırma üretir.

Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun.

Örnek:
```python
>>> from transformers import EfficientNetConfig, EfficientNetModel

>>> # Initializing a EfficientNet efficientnet-b7 style configuration
>>> configuration = EfficientNetConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the efficientnet-b7 style configuration
>>> model = EfficientNetModel(configuration)

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

## EfficientNetImageProcessor[[transformers.EfficientNetImageProcessor]]

#### transformers.EfficientNetImageProcessor[[transformers.EfficientNetImageProcessor]]

```python
transformers.EfficientNetImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.efficientnet.image_processing_efficientnet.EfficientNetImageProcessorKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/efficientnet/image_processing_efficientnet.py#L48)

**Parametreler:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmeyeceği.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, varsayılan `{'height' : 346, 'width': 346}`): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağını belirtir.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, varsayılan `{'height' : 289, 'width': 289}`): `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, varsayılan `3`) : Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, `PILImageResampling` enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca `do_resize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `0.00392156862745098`) : `do_rescale` `True` olarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin normalize edilip edilmeyeceğini belirtir.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağını belirtir. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Görsellerin doldurulacağı boyut, `{"height": int, "width" int}` biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. `pad_size` sağlanmazsa, görseller partideki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca `do_pad=True.` olduğunda uygulanır.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `False`) : Görselin merkezden kırpılıp kırpılmayacağını belirtir.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Yalnızca `ChannelDimension.FIRST` desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntüsünün kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir: - `"channels_first"` veya `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü. - `"channels_last"` veya `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) biçiminde görüntü. - `"none"` veya `ChannelDimension.NONE`: (height, width) biçiminde görüntü.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörleri, aksi halde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak bu, gelecekteki modellerde bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.

rescale_offset (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `self.rescale_offset`) : Görüntünün [0, scale_range] yerine [-max_range/2, scale_range/2] aralığında yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir.

include_top (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `self.include_top`) : True olarak ayarlanırsa, yalnızca görüntü sınıflandırma için görüntüyü standart sapma ile yeniden normalize eder.

Bir EfficientNetImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur.

#### preprocess[[transformers.EfficientNetImageProcessor.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382)

**Parametreler:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Ön işlenecek görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa `do_rescale=False` olarak ayarlayın.

image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *isteğe bağlı*) : Ek görüntü benzeri girdiler için geliştirici bayrağı; bu girdiler de ön işleme tabi tutulacaktır. Girdileri kwarg olarak geçirmenin çalışmadığı durumlarda kullanın. Örneğin, `preprocess(images, masks=masks)` tercih edilen seçenektir ancak bazı modellerde argüman öncelik sorunlarına yol açar. Bu durumlarda bunun yerine `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` kullanılabilir.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmeyeceği.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görsel kullanılıp kullanılmayacağı.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, `PILImageResampling` enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca `do_resize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsiyonel*) : `do_rescale` `True` olarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için yeniden ölçekleme çarpanı.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görüntünün normalize edilip edilmeyeceğini belirtir.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağını belirtir. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Görsellerin doldurulacağı boyut, `{"height": int, "width" int}` biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. `pad_size` sağlanmazsa, görseller partideki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca `do_pad=True.` olduğunda uygulanır.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin merkezden kırpılıp kırpılmayacağını belirtir.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Yalnızca `ChannelDimension.FIRST` desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntüsünün kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir: - `"channels_first"` veya `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü. - `"channels_last"` veya `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) biçiminde görüntü. - `"none"` veya `ChannelDimension.NONE`: (height, width) biçiminde görüntü.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörleri, aksi halde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak bu, gelecekteki modellerde bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.

**Dönüş:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- __call__ yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü ('pixel_values' vb.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *isteğe bağlı*) -- Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz.

Bir görüntüyü veya bir görüntü grubunu ön işleme tabi tutun.

## EfficientNetImageProcessorPil[[transformers.EfficientNetImageProcessorPil]]

#### transformers.EfficientNetImageProcessorPil[[transformers.EfficientNetImageProcessorPil]]

```python
transformers.EfficientNetImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.models.efficientnet.image_processing_pil_efficientnet.EfficientNetImageProcessorKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/efficientnet/image_processing_pil_efficientnet.py#L44)

**Parametreler:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmeyeceği.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, varsayılan `{'height' : 346, 'width': 346}`): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağını belirtir.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, varsayılan `{'height' : 289, 'width': 289}`): `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, varsayılan `3`) : Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, `PILImageResampling` enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca `do_resize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `0.00392156862745098`) : `do_rescale` `True` olarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin normalize edilip edilmeyeceğini belirtir.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağını belirtir. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Görsellerin doldurulacağı boyut, `{"height": int, "width" int}` biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. `pad_size` sağlanmazsa, görseller partideki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca `do_pad=True.` olduğunda uygulanır.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `False`) : Görselin merkezden kırpılıp kırpılmayacağını belirtir.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Yalnızca `ChannelDimension.FIRST` desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntüsünün kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir: - `"channels_first"` veya `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü. - `"channels_last"` veya `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) biçiminde görüntü. - `"none"` veya `ChannelDimension.NONE`: (height, width) biçiminde görüntü.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörleri, aksi halde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak bu, gelecekteki modellerde bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.

rescale_offset (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `self.rescale_offset`) : Görüntünün [0, scale_range] yerine [-max_range/2, scale_range/2] aralığında yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir.

include_top (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `self.include_top`) : True olarak ayarlanırsa, yalnızca görüntü sınıflandırma için görüntüyü standart sapma ile yeniden normalize eder.

Bir EfficientNetImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur.

#### preprocess[[transformers.EfficientNetImageProcessorPil.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382)

**Parametreler:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Ön işlenecek görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa `do_rescale=False` olarak ayarlayın.

image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *isteğe bağlı*) : Ek görüntü benzeri girdiler için geliştirici bayrağı; bu girdiler de ön işleme tabi tutulacaktır. Girdileri kwarg olarak geçirmenin çalışmadığı durumlarda kullanın. Örneğin, `preprocess(images, masks=masks)` tercih edilen seçenektir ancak bazı modellerde argüman öncelik sorunlarına yol açar. Bu durumlarda bunun yerine `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` kullanılabilir.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmeyeceği.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görsel kullanılıp kullanılmayacağı.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, `PILImageResampling` enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca `do_resize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsiyonel*) : `do_rescale` `True` olarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için yeniden ölçekleme çarpanı.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görüntünün normalize edilip edilmeyeceğini belirtir.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağını belirtir. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Görsellerin doldurulacağı boyut, `{"height": int, "width" int}` biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. `pad_size` sağlanmazsa, görseller partideki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca `do_pad=True.` olduğunda uygulanır.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin merkezden kırpılıp kırpılmayacağını belirtir.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Yalnızca `ChannelDimension.FIRST` desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntüsünün kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir: - `"channels_first"` veya `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü. - `"channels_last"` veya `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) biçiminde görüntü. - `"none"` veya `ChannelDimension.NONE`: (height, width) biçiminde görüntü.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörleri, aksi halde tensör listesi döndürür.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak bu, gelecekteki modellerde bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.

**Dönüş:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- __call__ yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü ('pixel_values' vb.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *isteğe bağlı*) -- Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz.

Bir görüntüyü veya bir görüntü grubunu ön işleme tabi tutun.

## EfficientNetModel[[transformers.EfficientNetModel]]

#### transformers.EfficientNetModel[[transformers.EfficientNetModel]]

```python
transformers.EfficientNetModel(config: EfficientNetConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/efficientnet/modeling_efficientnet.py#L453)

**Parametreler:**

config ([EfficientNetConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Üzerinde herhangi bir özel başlık olmadan ham gizli durumları (hidden-states) üreten çıplak Efficientnet Modeli.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.EfficientNetModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/efficientnet/modeling_efficientnet.py#L471)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [EfficientNetImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [EfficientNetImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) adresine bakın (`processor_class`, görüntüleri işlemek için [EfficientNetImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetImageProcessor) kullanır).

output_hidden_states (`bool`, *isteğe bağlı*) : Tüm katmanların gizli durumlarının (hidden states) döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Daha fazla ayrıntı için döndürülen tensörler altındaki `hidden_states` bölümüne bakın.

return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*) : Düz bir tuple yerine [ModelOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) döndürülecek mi?

**Dönüş:** `BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention` veya `tuple(torch.Tensor)`

`BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention` veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya ([EfficientNetConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[EfficientNetModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetModel) ileri yöntemi, `__call__` özel yöntemini geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, height, width)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Uzamsal boyutlar üzerinde bir havuzlama işlemi uygulandıktan sonraki son katman gizli durumu.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren ve `(batch_size, num_channels, height, width)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.

Örnek:

```python
```

## EfficientNetForImageClassification[[transformers.EfficientNetForImageClassification]]

#### transformers.EfficientNetForImageClassification[[transformers.EfficientNetForImageClassification]]

```python
transformers.EfficientNetForImageClassification(config: EfficientNetConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/efficientnet/modeling_efficientnet.py#L516)

**Parametreler:**

config ([EfficientNetConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Üstünde bir görüntü sınıflandırma başlığı (toplanmış özelliklerin üzerinde doğrusal bir katman) bulunan EfficientNet modeli, örneğin ImageNet için.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.EfficientNetForImageClassification.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/efficientnet/modeling_efficientnet.py#L529)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [EfficientNetImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [EfficientNetImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) adresine bakın (`processor_class`, görüntüleri işlemek için [EfficientNetImageProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetImageProcessor) kullanır).

labels (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size,)`, *isteğe bağlı*) : Görüntü sınıflandırma/geri dönüşüm kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler `[0, ..., config.num_labels - 1]` aralığında olmalıdır. `config.num_labels == 1` ise bir geri dönüşüm kaybı (Ortalama Kare kaybı) hesaplanır, `config.num_labels > 1` ise bir sınıflandırma kaybı (Çapraz Entropi) hesaplanır.

output_hidden_states (`bool`, *isteğe bağlı*) : Tüm katmanların gizli durumlarının (hidden states) döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Daha fazla ayrıntı için döndürülen tensörler altındaki `hidden_states` bölümüne bakın.

return_dict (`bool`, *isteğe bağlı*) : Düz bir tuple yerine [ModelOutput](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) döndürülecek mi?

**Dönüş:** [ImageClassifierOutputWithNoAttention](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention) veya `tuple(torch.Tensor)`

[ImageClassifierOutputWithNoAttention](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention) veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya ([EfficientNetConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[EfficientNetForImageClassification](/docs/transformers/main/tr/model_doc/efficientnet#transformers.EfficientNetForImageClassification) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **loss** (`torch.Tensor`, şekli `(1,)`, *isteğe bağlı*, `labels` sağlandığında döndürülür) -- Sınıflandırma (config.num_labels==1 ise regresyon) kaybı.
- **logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.num_labels)`) -- Sınıflandırma (veya config.num_labels==1 ise regresyon) puanları (SoftMax öncesi).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her aşamanın çıktısı için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_channels, height, width)`. Modelin her aşamanın çıktısındaki gizli durumları (aynı zamanda özellik haritaları olarak da adlandırılır).

Örnek:

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

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

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/efficientnet-b7")
>>> model = EfficientNetForImageClassification.from_pretrained("google/efficientnet-b7")

>>> 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])
...
```