import{S as Aa,i as Ta,s as Ia,e as u,k as m,w as j,t as d,M as Fa,c,d as a,m as _,x as v,a as f,h,b as E,G as r,g as i,y as w,o as k,p as ps,q as $,B as q,v as Pa,n as us}from"../../chunks/vendor-hf-doc-builder.js";import{T as ya}from"../../chunks/Tip-hf-doc-builder.js";import{Y as Ea}from"../../chunks/Youtube-hf-doc-builder.js";import{I as jt}from"../../chunks/IconCopyLink-hf-doc-builder.js";import{C as y}from"../../chunks/CodeBlock-hf-doc-builder.js";import{C as za}from"../../chunks/CourseFloatingBanner-hf-doc-builder.js";import{F as Sa}from"../../chunks/FrameworkSwitchCourse-hf-doc-builder.js";function Ca(g){let n,o;return n=new za({props:{chapter:2,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",notebooks:[{label:"Google Colab",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/th/chapter2/section5_tf.ipynb"},{label:"Aws Studio",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/th/chapter2/section5_tf.ipynb"}]}}),{c(){j(n.$$.fragment)},l(e){v(n.$$.fragment,e)},m(e,p){w(n,e,p),o=!0},i(e){o||($(n.$$.fragment,e),o=!0)},o(e){k(n.$$.fragment,e),o=!1},d(e){q(n,e)}}}function Ma(g){let n,o;return n=new za({props:{chapter:2,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",notebooks:[{label:"Google Colab",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/th/chapter2/section5_pt.ipynb"},{label:"Aws Studio",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/th/chapter2/section5_pt.ipynb"}]}}),{c(){j(n.$$.fragment)},l(e){v(n.$$.fragment,e)},m(e,p){w(n,e,p),o=!0},i(e){o||($(n.$$.fragment,e),o=!0)},o(e){k(n.$$.fragment,e),o=!1},d(e){q(n,e)}}}function Da(g){let n,o;return n=new Ea({props:{id:"ROxrFOEbsQE"}}),{c(){j(n.$$.fragment)},l(e){v(n.$$.fragment,e)},m(e,p){w(n,e,p),o=!0},i(e){o||($(n.$$.fragment,e),o=!0)},o(e){k(n.$$.fragment,e),o=!1},d(e){q(n,e)}}}function La(g){let n,o;return n=new Ea({props:{id:"M6adb1j2jPI"}}),{c(){j(n.$$.fragment)},l(e){v(n.$$.fragment,e)},m(e,p){w(n,e,p),o=!0},i(e){o||($(n.$$.fragment,e),o=!0)},o(e){k(n.$$.fragment,e),o=!1},d(e){q(n,e)}}}function Na(g){let n,o,e,p;return n=new y({props:{code:`import tensorflow as tf
from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification

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sequence = "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life."

tokens = tokenizer.tokenize(sequence)
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input_ids = tf.constant(ids)
# This line will fail.
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<span class="hljs-comment"># This line will fail.</span>
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

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# This line will fail.
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<span class="hljs-comment"># This line will fail.</span>
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from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification

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model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)

sequence = "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life."

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print("Input IDs:", input_ids)

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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

checkpoint = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
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<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

checkpoint = <span class="hljs-string">&quot;distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english&quot;</span>
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   <span class="hljs-number">2166</span>  <span class="hljs-number">1012</span>]], shape=(<span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">14</span>), dtype=int32)
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Logits: [[-2.7276,  2.8789]]`,highlighted:`Input IDs: [[ <span class="hljs-number">1045</span>,  <span class="hljs-number">1005</span>,  <span class="hljs-number">2310</span>,  <span class="hljs-number">2042</span>,  <span class="hljs-number">3403</span>,  <span class="hljs-number">2005</span>,  <span class="hljs-number">1037</span>, <span class="hljs-number">17662</span>, <span class="hljs-number">12172</span>,  <span class="hljs-number">2607</span>, <span class="hljs-number">2026</span>,  <span class="hljs-number">2878</span>,  <span class="hljs-number">2166</span>,  <span class="hljs-number">1012</span>]]
Logits: [[-<span class="hljs-number">2.7276</span>,  <span class="hljs-number">2.8789</span>]]`}}),{c(){j(n.$$.fragment)},l(e){v(n.$$.fragment,e)},m(e,p){w(n,e,p),o=!0},i(e){o||($(n.$$.fragment,e),o=!0)},o(e){k(n.$$.fragment,e),o=!1},d(e){q(n,e)}}}function Ya(g){let n,o,e,p,t,b,z,A;return{c(){n=u("p"),o=d("\u270F\uFE0F "),e=u("strong"),p=d("Try it out!"),t=d(" \u0E41\u0E1B\u0E25\u0E07\u0E25\u0E34\u0E2A\u0E17\u0E4C\u0E02\u0E2D\u0E07 "),b=u("code"),z=d("batched_ids"),A=d(" \u0E19\u0E35\u0E49\u0E44\u0E1B\u0E40\u0E1B\u0E47\u0E19 tensor \u0E41\u0E25\u0E30\u0E43\u0E2A\u0E48\u0E40\u0E02\u0E49\u0E32\u0E44\u0E1B\u0E43\u0E19\u0E42\u0E21\u0E40\u0E14\u0E25\u0E02\u0E2D\u0E07\u0E04\u0E38\u0E13 \u0E41\u0E25\u0E49\u0E27\u0E25\u0E2D\u0E07\u0E15\u0E23\u0E27\u0E08\u0E2A\u0E2D\u0E1A\u0E14\u0E39\u0E27\u0E48\u0E32\u0E04\u0E38\u0E13\u0E44\u0E14\u0E49 logits \u0E40\u0E2B\u0E21\u0E37\u0E2D\u0E19\u0E01\u0E31\u0E1A\u0E17\u0E35\u0E48\u0E44\u0E14\u0E49\u0E01\u0E48\u0E2D\u0E19\u0E2B\u0E19\u0E49\u0E32\u0E19\u0E35\u0E49\u0E44\u0E2B\u0E21(\u0E41\u0E15\u0E48\u0E44\u0E14\u0E49\u0E2A\u0E2D\u0E07\u0E04\u0E48\u0E32)!")},l(V){n=c(V,"P",{});var T=f(n);o=h(T,"\u270F\uFE0F "),e=c(T,"STRONG",{});var Ms=f(e);p=h(Ms,"Try it out!"),Ms.forEach(a),t=h(T," \u0E41\u0E1B\u0E25\u0E07\u0E25\u0E34\u0E2A\u0E17\u0E4C\u0E02\u0E2D\u0E07 "),b=c(T,"CODE",{});var cs=f(b);z=h(cs,"batched_ids"),cs.forEach(a),A=h(T," \u0E19\u0E35\u0E49\u0E44\u0E1B\u0E40\u0E1B\u0E47\u0E19 tensor \u0E41\u0E25\u0E30\u0E43\u0E2A\u0E48\u0E40\u0E02\u0E49\u0E32\u0E44\u0E1B\u0E43\u0E19\u0E42\u0E21\u0E40\u0E14\u0E25\u0E02\u0E2D\u0E07\u0E04\u0E38\u0E13 \u0E41\u0E25\u0E49\u0E27\u0E25\u0E2D\u0E07\u0E15\u0E23\u0E27\u0E08\u0E2A\u0E2D\u0E1A\u0E14\u0E39\u0E27\u0E48\u0E32\u0E04\u0E38\u0E13\u0E44\u0E14\u0E49 logits \u0E40\u0E2B\u0E21\u0E37\u0E2D\u0E19\u0E01\u0E31\u0E1A\u0E17\u0E35\u0E48\u0E44\u0E14\u0E49\u0E01\u0E48\u0E2D\u0E19\u0E2B\u0E19\u0E49\u0E32\u0E19\u0E35\u0E49\u0E44\u0E2B\u0E21(\u0E41\u0E15\u0E48\u0E44\u0E14\u0E49\u0E2A\u0E2D\u0E07\u0E04\u0E48\u0E32)!"),T.forEach(a)},m(V,T){i(V,n,T),r(n,o),r(n,e),r(e,p),r(n,t),r(n,b),r(b,z),r(n,A)},d(V){V&&a(n)}}}function Ja(g){let n,o,e,p;return n=new y({props:{code:`model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)

sequence1_ids = [[200, 200, 200]]
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batched_ids = [
    [200, 200, 200],
    [200, 200, tokenizer.pad_token_id],
]

print(model(tf.constant(sequence1_ids)).logits)
print(model(tf.constant(sequence2_ids)).logits)
print(model(tf.constant(batched_ids)).logits)`,highlighted:`model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)

sequence1_ids = [[<span class="hljs-number">200</span>, <span class="hljs-number">200</span>, <span class="hljs-number">200</span>]]
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    [<span class="hljs-number">200</span>, <span class="hljs-number">200</span>, <span class="hljs-number">200</span>],
    [<span class="hljs-number">200</span>, <span class="hljs-number">200</span>, tokenizer.pad_token_id],
]

<span class="hljs-built_in">print</span>(model(tf.constant(sequence1_ids)).logits)
<span class="hljs-built_in">print</span>(model(tf.constant(sequence2_ids)).logits)
<span class="hljs-built_in">print</span>(model(tf.constant(batched_ids)).logits)`}}),e=new y({props:{code:`tf.Tensor([[ 1.5693678 -1.3894581]], shape=(1, 2), dtype=float32)
tf.Tensor([[ 0.5803005  -0.41252428]], shape=(1, 2), dtype=float32)
tf.Tensor(
[[ 1.5693681 -1.3894582]
 [ 1.3373486 -1.2163193]], shape=(2, 2), dtype=float32)`,highlighted:`tf.Tensor([[ <span class="hljs-number">1.5693678</span> -<span class="hljs-number">1.3894581</span>]], shape=(<span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">2</span>), dtype=float32)
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tf.Tensor(
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 [ <span class="hljs-number">1.3373486</span> -<span class="hljs-number">1.2163193</span>]], shape=(<span class="hljs-number">2</span>, <span class="hljs-number">2</span>), dtype=float32)`}}),{c(){j(n.$$.fragment),o=m(),j(e.$$.fragment)},l(t){v(n.$$.fragment,t),o=_(t),v(e.$$.fragment,t)},m(t,b){w(n,t,b),i(t,o,b),w(e,t,b),p=!0},i(t){p||($(n.$$.fragment,t),$(e.$$.fragment,t),p=!0)},o(t){k(n.$$.fragment,t),k(e.$$.fragment,t),p=!1},d(t){q(n,t),t&&a(o),q(e,t)}}}function Qa(g){let n,o,e,p;return n=new y({props:{code:`model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)

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]

print(model(torch.tensor(sequence1_ids)).logits)
print(model(torch.tensor(sequence2_ids)).logits)
print(model(torch.tensor(batched_ids)).logits)`,highlighted:`model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)

sequence1_ids = [[<span class="hljs-number">200</span>, <span class="hljs-number">200</span>, <span class="hljs-number">200</span>]]
sequence2_ids = [[<span class="hljs-number">200</span>, <span class="hljs-number">200</span>]]
batched_ids = [
    [<span class="hljs-number">200</span>, <span class="hljs-number">200</span>, <span class="hljs-number">200</span>],
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<span class="hljs-built_in">print</span>(model(torch.tensor(sequence1_ids)).logits)
<span class="hljs-built_in">print</span>(model(torch.tensor(sequence2_ids)).logits)
<span class="hljs-built_in">print</span>(model(torch.tensor(batched_ids)).logits)`}}),e=new y({props:{code:`tensor([[ 1.5694, -1.3895]], grad_fn=<AddmmBackward>)
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    [200, 200, tokenizer.pad_token_id],
]

attention_mask = [
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    [1, 1, 0],
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outputs = model(tf.constant(batched_ids), attention_mask=tf.constant(attention_mask))
print(outputs.logits)`,highlighted:`batched_ids = [
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attention_mask = [
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outputs = model(tf.constant(batched_ids), attention_mask=tf.constant(attention_mask))
<span class="hljs-built_in">print</span>(outputs.logits)`}}),e=new y({props:{code:`tf.Tensor(
[[ 1.5693681  -1.3894582 ]
 [ 0.5803021  -0.41252586]], shape=(2, 2), dtype=float32)`,highlighted:`tf.Tensor(
[[ <span class="hljs-number">1.5693681</span>  -<span class="hljs-number">1.3894582</span> ]
 [ <span class="hljs-number">0.5803021</span>  -<span class="hljs-number">0.41252586</span>]], shape=(<span class="hljs-number">2</span>, <span class="hljs-number">2</span>), dtype=float32)`}}),{c(){j(n.$$.fragment),o=m(),j(e.$$.fragment)},l(t){v(n.$$.fragment,t),o=_(t),v(e.$$.fragment,t)},m(t,b){w(n,t,b),i(t,o,b),w(e,t,b),p=!0},i(t){p||($(n.$$.fragment,t),$(e.$$.fragment,t),p=!0)},o(t){k(n.$$.fragment,t),k(e.$$.fragment,t),p=!1},d(t){q(n,t),t&&a(o),q(e,t)}}}function Va(g){let n,o,e,p;return n=new y({props:{code:`batched_ids = [
    [200, 200, 200],
    [200, 200, tokenizer.pad_token_id],
]

attention_mask = [
    [1, 1, 1],
    [1, 1, 0],
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outputs = model(torch.tensor(batched_ids), attention_mask=torch.tensor(attention_mask))
print(outputs.logits)`,highlighted:`batched_ids = [
    [<span class="hljs-number">200</span>, <span class="hljs-number">200</span>, <span class="hljs-number">200</span>],
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<span class="hljs-built_in">print</span>(outputs.logits)`}}),e=new y({props:{code:`tensor([[ 1.5694, -1.3895],
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\u0E41\u0E25\u0E49\u0E27\u0E43\u0E2A\u0E48\u0E40\u0E02\u0E49\u0E32\u0E44\u0E1B\u0E43\u0E19\u0E42\u0E21\u0E40\u0E14\u0E25\u0E41\u0E25\u0E30\u0E15\u0E23\u0E27\u0E08\u0E2A\u0E2D\u0E1A\u0E14\u0E39\u0E27\u0E48\u0E32\u0E04\u0E38\u0E13\u0E44\u0E14\u0E49 logits \u0E40\u0E2B\u0E21\u0E37\u0E2D\u0E19\u0E01\u0E31\u0E1A\u0E43\u0E19 section 2 \u0E2B\u0E23\u0E37\u0E2D\u0E44\u0E21\u0E48 \u0E2B\u0E25\u0E31\u0E07\u0E08\u0E32\u0E01\u0E19\u0E31\u0E49\u0E19\u0E43\u0E2B\u0E49\u0E08\u0E31\u0E1A\u0E1B\u0E23\u0E30\u0E42\u0E22\u0E04\u0E23\u0E27\u0E21\u0E01\u0E31\u0E19\u0E40\u0E1B\u0E47\u0E19\u0E0A\u0E38\u0E14(batch) \u0E42\u0E14\u0E22\u0E43\u0E0A\u0E49 padding token \u0E41\u0E25\u0E49\u0E27\u0E2A\u0E23\u0E49\u0E32\u0E07 attention mask \u0E17\u0E35\u0E48\u0E16\u0E39\u0E01\u0E15\u0E49\u0E2D\u0E07 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n,o,e,p,t,b,z,A,V,T,Ms,cs,P,S,Ds,C,M,Ls,Ns,vt,Ce,I,_e,wt,qt,fs,yt,de,Et,zt,At,he,Tt,It,be,Ft,Me,xs,Pt,De,W,ss,ke,ms,St,$e,Ct,Le,Bs,Mt,Ne,D,L,Hs,Os,Dt,xe,es,Lt,ge,Nt,xt,Be,N,x,Rs,Gs,Bt,He,B,H,Us,Ys,Ht,Oe,O,R,Js,_s,je,Ot,Rt,Re,ds,Ge,Qs,Gt,Ue,ts,Ye,ns,Ut,ve,Yt,Jt,Je,X,as,we,hs,Qt,qe,Kt,Qe,Ks,Vt,Ke,bs,Ve,Q,Wt,ye,Xt,Zt,Ee,sn,en,We,ks,Xe,ls,tn,ze,nn,an,Ze,G,U,Vs,Ws,ln,st,Xs,rn,et,Z,rs,Ae,$s,on,Te,pn,tt,gs,Ie,un,cn,nt,Zs,fn,at,Y,J,se,ee,mn,lt,te,_n,rt,os,ot,js,dn,it,ne,hn,pt,is,Fe,bn,kn,Pe,$n,ut,K,gn,vs,jn,vn,ws,wn,qn,ct,ae,yn,ft,qs,mt;e=new Sa({props:{fw:g[0]}}),A=new jt({});const An=[Ma,Ca],ys=[];function Tn(s,l){return s[0]==="pt"?0:1}P=Tn(g),S=ys[P]=An[P](g);const In=[La,Da],Es=[];function Fn(s,l){return s[0]==="pt"?0:1}C=Fn(g),M=Es[C]=In[C](g),ms=new jt({});const Pn=[xa,Na],zs=[];function Sn(s,l){return s[0]==="pt"?0:1}D=Sn(g),L=zs[D]=Pn[D](g);const Cn=[Ha,Ba],As=[];function Mn(s,l){return s[0]==="pt"?0:1}N=Mn(g),x=As[N]=Cn[N](g);const Dn=[Ra,Oa],Ts=[];function Ln(s,l){return 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