# InternVL

InternVL3 Görsel Dil Modeli ailesi, [InternVL3: Exploring Advanced Training and Test-Time Recipes for Open-Source Multimodal Models](https://huggingface.co/papers/2504.10479) makalesinde tanıtılmıştır.

Makalenin özeti aşağıdaki gibidir:

*InternVL3'ü tanıtıyoruz; bu model, yerel çok modlu ön eğitim paradigmine sahip olan InternVL serisinde önemli bir ilerleme niteliğindedir. Sadece metin tabanlı bir büyük dil modelini (LLM), görsel girdileri destekleyen çok modlu bir büyük dil modeline (MLLM) uyarlamak yerine, InternVL3, çok modlu ve dilbilimsel yetkinlikleri, çeşitli çok modlu verilerden ve saf metin korpüslerinden tek bir ön eğitim aşamasında birlikte edinir. Bu birleşik eğitim paradigmi, MLLM'ler için geleneksel sonradan (post-hoc) eğitim hatlarında sıkça karşılaşılan karmaşıklıkları ve hizalama (alignment) zorluklarını etkili bir şekilde ele alır. Performansı ve ölçeklenebilirliği daha da artırmak için InternVL3, genişletilmiş çok modlu bağlamları desteklemek üzere değişken görsel konum kodlamasını (V2PE) kullanır; denetimli ince ayar (SFT) ve karışık tercih optimizasyonu (MPO) gibi gelişmiş son eğitim tekniklerini uygular ve test zamanı ölçekleme stratejileri ile optimize edilmiş bir eğitim altyapısı benimser. Kapsamlı ampirik değerlendirmeler, InternVL3'ün çok çeşitli çok modlu görevlerde üstün performans sergilediğini göstermektedir. Özellikle InternVL3-78B, MMMU benchmark'ında 72,2 puan alarak açık kaynaklı MLLM'ler arasında yeni bir en iyi performansı (state-of-the-art) belirlemiştir. Yetkinlikleri, ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet ve Gemini 2.5 Pro gibi önde gelen mülkiyetçi modellerle son derece rekabetçi kalmaya devam ederken, güçlü saf dil yetkinliğini de korumaktadır. Açık bilim ilkeleri doğrultusunda, bir sonraki nesil MLLM'lerdeki araştırma ve geliştirmeyi teşvik etmek amacıyla hem eğitim verilerini hem de model ağırlıklarını kamuya açık olarak yayınlayacağız.*

 InternVL3 modellerinin mimarisinin genel görünümü, InternVL2.5 ile aynıdır. Orijinal checkpoint'ten alınmıştır.

 OpenCompass'ta InternVL3'ün diğer SOTA VLLM'lerle performans karşılaştırması. Orijinal checkpoint'ten alınmıştır.

Bu model [yonigozlan](https://huggingface.co/yonigozlan) tarafından katkıda bulunmuştur. Orijinal kod [burada](https://github.com/OpenGVLab/InternVL) bulunabilir.

> [!TIP]
> [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) içinde `use_kernels=True` değerini ayarlayarak desteklenen katmanları Hub'daki optimize edilmiş çekirdeklerle değiştirin. Daha fazla bilgi için [Çekirdekleri yükleme](../kernel_doc/loading_kernels) bölümüne bakın.

## Kullanım örneği

### Pipeline ile Çıkarım

`image-text-to-text` hattını birkaç satır kodla `InternVL3` modelleriyle çıkarım yapmak için kullanabilirsiniz:

```python
from transformers import pipeline

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    },
]

pipe = pipeline("image-text-to-text", model="OpenGVLab/InternVL3-1B-hf")
outputs = pipe(text=messages, max_new_tokens=50, return_full_text=False)
outputs[0]["generated_text"]
'The image showcases a vibrant scene of nature, featuring several flowers and a bee. \n\n1. **Foreground Flowers**: \n   - The primary focus is on a large, pink cosmos flower with a prominent yellow center. The petals are soft and slightly r'
```

### Tek bir görüntüde çıkarım

Bu örnek, InternVL modelleriyle sohbet şablonlarını kullanarak tek bir görüntü üzerinde çıkarım yapmayı göstermektedir.

> [!NOTE]
> Modelin sohbet için belirli bir istem formatıyla eğitildiğini unutmayın. İsteminizi doğru biçimlendirmek için `processor.apply_chat_template(my_conversation_dict)` kullanın.

```python

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model_checkpoint = "OpenGVLab/InternVL3-1B-hf"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_checkpoint, device_map="auto")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"},
            {"type": "text", "text": "Please describe the image explicitly."},
        ],
    }
]

inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device)

generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
decoded_output = processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True)

decoded_output
'The image shows two cats lying on a pink blanket. The cat on the left is a tabby with a mix of brown, black, and white fur, and it appears to be sleeping with its head resting on the blanket. The cat on the'
```

### Sadece metin üretimi

Bu örnek, herhangi bir görsel girdi sağlanmadan InternVL modelini kullanarak metin üretmenin nasıl yapılacağını gösterir.

```python

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model_checkpoint = "OpenGVLab/InternVL3-1B-hf"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_checkpoint, device_map="auto")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Write a haiku"},
        ],
    }
]

inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device)

generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
decoded_output = processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True)

print(decoded_output)
"Whispers of dawn,\nSilent whispers of the night,\nNew day's light begins."
```

### Toplu görüntü ve metin girdileri

InternVL modelleri ayrıca toplu (batched) görüntü ve metin girdilerini de destekler.

```python

from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor

model_checkpoint = "OpenGVLab/InternVL3-1B-hf"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_checkpoint, device_map="auto")

messages = [
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/llava_view.jpg"},
                {"type": "text", "text": "Write a haiku for this image"},
            ],
        },
    ],
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image", "url": "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg"},
                {"type": "text", "text": "Describe this image"},
            ],
        },
    ],
]

inputs = processor.apply_chat_template(messages, padding=True, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=25)

decoded_outputs = processor.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)
decoded_outputs
["user\n\nWrite a haiku for this image\nassistant\nSilky lake,  \nWooden pier,  \nNature's peace.",
 'user\n\nDescribe this image\nassistant\nThe image shows a street scene with a traditional Chinese archway, known as a "Chinese Gate" or "Chinese Gate of']
```

### Toplu çoklu görsel girişi

Bu InternVL modelleri uygulaması, her metin için farklı sayıda görsel içeren, toplu (batched) metin-görsel girdilerini destekler.

```python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
import torch

model_checkpoint = "OpenGVLab/InternVL3-1B-hf"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_checkpoint, device_map="auto")

messages = [
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/llava_view.jpg"},
                {"type": "text", "text": "Write a haiku for this image"},
            ],
        },
    ],
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/statue_of_liberty.jpg"},
                {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/dreamstime_golden_gate_flowers.jpg"},
                {"type": "text", "text": "These images depict two different landmarks. Can you identify them?"},
            ],
        },
    ],
]

inputs = processor.apply_chat_template(messages, padding=True, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(model.device)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=25)

decoded_outputs = processor.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)
decoded_outputs
["user\n\nWrite a haiku for this image\nassistant\nSilky lake,  \nWooden pier,  \nNature's peace.",
 'user\n\n\nThese images depict two different landmarks. Can you identify them?\nassistant\nYes, these images depict the Statue of Liberty and the Golden Gate Bridge.']
```

### Giriş videosu

InternVL modelleri video girdilerini de işleyebilir. Aşağıda, sohbet şablonlarını kullanarak bir video girdisi üzerinde çıkarım yapmanın bir örneği verilmiştir.

```python
from transformers import AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor, BitsAndBytesConfig

model_checkpoint = "OpenGVLab/InternVL3-8B-hf"
quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_checkpoint, quantization_config=quantization_config, device_map="auto")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "video",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_videos/resolve/main/tennis.mp4",
            },
            {"type": "text", "text": "What type of shot is the man performing?"},
        ],
    }
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    return_tensors="pt",
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    num_frames=8,
).to(model.device)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=25)

decoded_output = processor.decode(output[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True)
decoded_output
'The man is performing a forehand shot.'
```

### Aralıklı görüntü ve video girdileri

Bu örnek, chat template kullanarak görüntü ve video girdileri içeren bir sohbet konuşması grubunu (batch) nasıl işleyeceğinizi göstermektedir.

```python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText, BitsAndBytesConfig
import torch

model_checkpoint = "OpenGVLab/InternVL3-1B-hf"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_checkpoint)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_checkpoint, device_map="auto")

messages = [
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/statue_of_liberty.jpg"},
                {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/dreamstime_golden_gate_flowers.jpg"},
                {"type": "text", "text": "These images depict two different landmarks. Can you identify them?"},
            ],
        },
    ],
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "video", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/fixtures_videos/resolve/main/tennis.mp4"},
                {"type": "text", "text": "What type of shot is the man performing?"},
            ],
        },
    ],
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/llava_view.jpg"},
                {"type": "text", "text": "Write a haiku for this image"},
            ],
        },
    ],
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    padding=True,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=25)

decoded_outputs = processor.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
decoded_outputs
['user\n\n\nThese images depict two different landmarks. Can you identify them?\nassistant\nThe images depict the Statue of Liberty and the Golden Gate Bridge.',
 'user\nFrame1: \nFrame2: \nFrame3: \nFrame4: \nFrame5: \nFrame6: \nFrame7: \nFrame8: \nWhat type of shot is the man performing?\nassistant\nA forehand shot',
 "user\n\nWrite a haiku for this image\nassistant\nSilky lake,  \nWooden pier,  \nNature's peace."]
```

## InternVLVisionConfig[[transformers.InternVLVisionConfig]]

#### transformers.InternVLVisionConfig[[transformers.InternVLVisionConfig]]

```python
transformers.InternVLVisionConfig(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 = 1024, num_hidden_layers: int = 24, num_attention_heads: int = 16, attention_bias: bool = False, use_qk_norm: bool = False, intermediate_size: int = 4096, hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout_prob: float | int = 0.0, attention_dropout: float | int = 0.0, projection_dropout: float | int = 0.0, initializer_range: float = 0.02, norm_type: str = 'layer_norm', layer_norm_eps: float = 1e-06, image_size: int | list[int] | tuple[int, ...] = (448, 448), patch_size: int | list[int] | tuple[int, ...] = (14, 14), num_channels: int = 3, use_mask_token: bool = False, use_absolute_position_embeddings: bool = True, layer_scale_init_value: float = 0.1, use_mean_pooling: bool = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/configuration_internvl.py#L25)

**Parametreler:**

hidden_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1024`) : Gizli temsillerin boyutu.

num_hidden_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `24`) : Transformer decoder'ındaki gizli katman sayısı.

num_attention_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `16`) : Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.

attention_bias (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Kendi kendine dikkat (self-attention) sırasında sorgu, anahtar, değer ve çıktı projeksiyon katmanlarında sapma (bias) kullanılıp kullanılmayacağı.

use_qk_norm (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Dikkat mekanizmasında sorgu-anahtar normalizasyonunun kullanılıp kullanılmayacağı.

intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `4096`) : MLP temsillerinin boyutu.

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

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Gömme, kodlayıcı ve havuzlayıcıdaki tüm tam bağlı katmanlar için dropout olasılığı.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Dikkat olasılıkları için dropout oranı.

projection_dropout (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 0.0) : Projeksiyon katmanı için dropout olasılığı.

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

norm_type (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"layer_norm"`) : Kodlayıcıda kullanılacak normalizasyon türü. `"layer_norm"` veya `"rms_norm"` olabilir.

layer_norm_eps (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1e-06`) : Katman normalizasyonu katmanlarında kullanılan epsilon.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, ...]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `(448, 448)`) : Her bir görüntünün boyutu (çözünürlüğü).

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, ...]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `(14, 14)`) : Her yamanın boyutu (çözünürlüğü).

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

use_mask_token (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Maskeli görüntü modelleme için maskeli bir jeton kullanılıp kullanılmayacağı

use_absolute_position_embeddings (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Mutlak konum gömme kullanılıp kullanılmayacağı.

layer_scale_init_value (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.1`) : Kendi dikkat (self-attention) katmanlarında kullanılacak ölçek. Baz modeller için 0.1, büyük modeller için 1e-6. Katman ölçeklemeyi devre dışı bırakmak için 0 olarak ayarlayın.

use_mean_pooling (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Sınıflandırma başlığı uygulanmadan önce, CLS token'ının son gizli durumunu kullanmak yerine yamaların son gizli durumlarının ortalama havuzlamasını (mean pooling) yapılıp yapılmayacağını belirtir.

Bu, bir InternVLModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Internvl modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneklendiğinde, [OpenGVLab/InternVL3-1B-hf](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL3-1B-hf) ile benzer bir yapılandırma elde edilir.

Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun.

Örnek:

```python
>>> from transformers import InternVLVisionConfig, InternVLVisionModel

>>> # Initializing a InternVLVisionModel OpenGVLab/InternVL3-1B-hf style configuration
>>> configuration = InternVLVisionConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the OpenGVLab/InternVL3-1B-hf configuration
>>> model = InternVLVisionModel(configuration)

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

## InternVLConfig[[transformers.InternVLConfig]]

#### transformers.InternVLConfig[[transformers.InternVLConfig]]

```python
transformers.InternVLConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 151667, image_seq_length: int = 256, downsample_ratio: float = 0.5, projector_hidden_act: str = 'gelu', vision_feature_layer: int | list[int] = -1, vision_feature_select_strategy: str = 'default', tie_word_embeddings: bool = True)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/configuration_internvl.py#L88)

**Parametreler:**

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *isteğe bağlı*) : Görüntü iskeletinin yapılandırma nesnesi veya sözlüğü.

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *isteğe bağlı*) : Metin omurgasının yapılandırma nesnesi veya sözlüğü.

image_token_id (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `151667`) : Girdi görselleri için yer tutucu olarak kullanılan görsel jeton indeksi.

image_seq_length (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `256`) : Bir görsel gömme dizisinin uzunluğu.

downsample_ratio (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 0.5) : Görüntünün indirgenme (downsample) faktörü.

projector_hidden_act (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `gelu`) : Çok modlu projeksiyoncu tarafından kullanılan aktivasyon fonksiyonu.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `-1`) : Görüntü özelliğinin seçileceği katmanın indeksi. Birden fazla indeks sağlanırsa, ilgili indekslere ait görüntü özellikleri birleştirilerek görüntü özellikleri oluşturulur.

vision_feature_select_strategy (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `default`) : Görüntü omurgasından (vision backbone) görüntü özelliğini seçmek için kullanılan özellik seçme stratejisi.

tie_word_embeddings (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Ağırlık gömme bağlamalarının, modelin `tied_weights_keys` eşlemesine göre yapılıp yapılmayacağını belirtir.

Bu, bir InternVLModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Internvl modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneklendiğinde, [OpenGVLab/InternVL3-1B-hf](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL3-1B-hf) ile benzer bir yapılandırma elde edilir.

Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun.

Örnek:

```python
>>> from transformers import InternVLForConditionalGeneration, InternVLConfig

>>> # Initializing a InternVL style configuration
>>> configuration = InternVLConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the OpenGVLab/InternVL3-1B-hf configuration
>>> model = InternVLForConditionalGeneration(configuration)

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

## InternVLVisionModel[[transformers.InternVLVisionModel]]

#### transformers.InternVLVisionModel[[transformers.InternVLVisionModel]]

```python
transformers.InternVLVisionModel(config: InternVLVisionConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/modeling_internvl.py#L428)

**Parametreler:**

config ([InternVLVisionConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLVisionConfig)) : 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/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Üzerinde herhangi bir özel head olmadan ham hidden-states üreten çıplak Internvl Model.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/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.InternVLVisionModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: Tensor, bool_masked_pos: typing.Optional[torch.BoolTensor] = None, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/modeling_internvl.py#L446)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)'a bakın ([InternVLProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLProcessor), görüntü işleme için [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) kullanır).

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor`, şekli `(batch_size, num_patches)`, *isteğe bağlı*) : Boole maskeli konumlar. Hangi yamaların maskelendiğini (1) ve hangilerinin maskelenmediğini (0) belirtir.

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

`InternVLVisionModelOutputWithPooling` veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırma ([InternVLConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[InternVLVisionModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLVisionModel) 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.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- *config.use_mean_pooling* True olarak ayarlanmışsa, yama tokenlarının son katman gizli durumlarının ortalaması (*[CLS]* tokenı hariç). False olarak ayarlanmışsa, *[CLS]* tokenının son gizli durumu döndürülür.
- **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, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

## InternVLModel[[transformers.InternVLModel]]

#### transformers.InternVLModel[[transformers.InternVLModel]]

```python
transformers.InternVLModel(config: InternVLConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/modeling_internvl.py#L529)

**Parametreler:**

config ([InternVLConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLConfig)) : 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/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Dil modelleme kafası olmadan, bir görme omurgası ve bir dil modelinden oluşan InternVL modeli.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/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.InternVLModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/modeling_internvl.py#L612)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın ([InternVLProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLProcessor), görüntü işleme için [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) kullanır).

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` değerlerinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzu](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak verecektir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids` değerlerini (şekli `(batch_size, unprocessed_length)` olan) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` değerleri girilmez.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *isteğe bağlı*) : Görüntü özelliğinin seçileceği katmanın indeksi. Birden fazla indeks sağlanırsa, ilgili indekslere ait görüntü özellikleri birleştirilerek görüntü özellikleri oluşturulur.

vision_feature_select_strategy (`str`, *isteğe bağlı*) : Görüntü omurgasından (vision backbone) görüntü özelliğini seçmek için kullanılan özellik seçme stratejisi. `"default"` veya `"full"` değerlerinden biri olabilir.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *isteğe bağlı*) : Anahtarları desteklenen modaliteler, değerleri ise o modalite için kodlanmış çıktılar olan bir sözlük. Her kodlanmış çıktı, (`pooler_output`, *isteğe bağlı*: `last_hidden_states`, *isteğe bağlı*: `hidden_states`, *isteğe bağlı*: `attentions`) `pooler_output` `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` boyutunda, *isteğe bağlı*) şeklindedir ve kodlayıcının çok modlu özelliklerinin metin gömme (embedding) değerleriyle birleştirilmiş bir dizisidir.

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

A `InternVLModelOutputWithPast` veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda), yapılandırma ([InternVLConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[InternVLModel](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLModel) 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.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.

  `past_key_values` kullanılırsa, yalnızca `(batch_size, 1, hidden_size)` biçimindeki dizilerin son gizli durumu (hidden-state) çıktı olarak verilir.
- **past_key_values** (`Cache`, *isteğe bağlı*, `use_cache=True` geçirildiğinde veya `config.use_cache=True` olduğunda döndürülür) -- Bir [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneğidir. Daha fazla ayrıntı için [kv cache kılavuzumuza](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) bakın.

  Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. `past_key_values` girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
- **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, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) -- `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)` boyutunda bir `torch.Tensor`. Görüntü kodlayıcısı tarafından üretilen ve son gizli durum projeksiyonundan sonra modelin image_hidden_states'i.

#### get_image_features[[transformers.InternVLModel.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/modeling_internvl.py#L538)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, channels, height, width)`) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler.

vision_feature_layer (`int` veya `list[int]`) : Özelliklerin çıkarılacağı katman indeksi veya katman indeksleri listesi.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *isteğe bağlı*) : Görüntü özelliğinin seçileceği katmanın indeksi. Birden fazla indeks sağlanırsa, ilgili indekslere ait görüntü özellikleri birleştirilerek görüntü özellikleri oluşturulur.

vision_feature_select_strategy (`str`, *isteğe bağlı*) : Görüntü omurgasından (vision backbone) görüntü özelliğini seçmek için kullanılan özellik seçme stratejisi. `"default"` veya `"full"` değerlerinden biri olabilir.

**Dönüş:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda), yapılandırmaya ([InternVLConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

Görme kulesinden görüntü son gizli durumlarını alır ve çok modlu projeksiyonu uygular.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir.
- **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, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

## InternVLForConditionalGeneration[[transformers.InternVLForConditionalGeneration]]

#### transformers.InternVLForConditionalGeneration[[transformers.InternVLForConditionalGeneration]]

```python
transformers.InternVLForConditionalGeneration(config: InternVLConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/modeling_internvl.py#L740)

**Parametreler:**

config ([InternVLConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLConfig)) : 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/v5.23.0/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine göz atın.

Bir görme omurgası ve bir dil modelinden oluşan INTERNVL modeli.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/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.InternVLForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, image_sizes: typing.Optional[torch.Tensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/modeling_internvl.py#L768)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) bölümüne bakın ([InternVLProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLProcessor), görüntü işleme için [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) kullanır).

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` değerlerinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzu](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak verecektir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids` değerlerini (şekli `(batch_size, unprocessed_length)` olan) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` değerleri girilmez.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *isteğe bağlı*) : Görüntü özelliğinin seçileceği katmanın indeksi. Birden fazla indeks sağlanırsa, ilgili indekslere ait görüntü özellikleri birleştirilerek görüntü özellikleri oluşturulur.

vision_feature_select_strategy (`str`, *isteğe bağlı*) : Görüntü omurgasından (vision backbone) görüntü özelliğini seçmek için kullanılan özellik seçme stratejisi. `"default"` veya `"full"` değerlerinden biri olabilir.

labels (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Maskeli dil modelleme kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler `[0, ..., config.vocab_size]` aralığında olmalı ya da -100 olmalı (`input_ids` docstring'ine bakın). Endeksleri `-100` olarak ayarlanan tokenlar yok sayılır (maskelenir), kayıp yalnızca `[0, ..., config.vocab_size]` aralığında etiketlere sahip tokenlar için hesaplanır.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0`) : `int` ise, son `logits_to_keep` token için logits hesaplanır. `0` ise, tüm `input_ids` için logits hesaplanır (özel durum). Üretim için yalnızca son token'ın logits'ine ihtiyaç duyulur ve bunların yalnızca o token için hesaplanması bellek tasarrufu sağlar; bu, uzun diziler veya büyük sözlük boyutu için oldukça önemli hale gelir. `torch.Tensor` ise, dizi uzunluğu boyutunda tutulacak indekslere karşılık gelen 1B olmalıdır. Bu, paketlenmiş tensor biçimini (batch ve dizi uzunluğu için tek boyut) kullanırken faydalıdır.

image_sizes (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, 2)`, *isteğe bağlı*) : Toplu işlemdeki görüntülerin boyutları, her görüntü için (yükseklik, genişlik).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *isteğe bağlı*) : Anahtarları desteklenen modaliteler, değerleri ise o modalite için kodlanmış çıktılar olan bir sözlük. Her kodlanmış çıktı, (`pooler_output`, *isteğe bağlı*: `last_hidden_states`, *isteğe bağlı*: `hidden_states`, *isteğe bağlı*: `attentions`) `pooler_output` `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` boyutunda, *isteğe bağlı*) şeklindedir ve kodlayıcının çok modlu özelliklerinin metin gömme (embedding) değerleriyle birleştirilmiş bir dizisidir.

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

`InternVLCausalLMOutputWithPast` veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırma ([InternVLConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[InternVLForConditionalGeneration](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLForConditionalGeneration) 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) -- Dil modelleme kaybı (sonraki token tahmini için).
- **logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Dil modelleme başlığının tahmin puanları (SoftMax öncesi her sözlük jetonu için puanlar).
- **past_key_values** (`Cache`, *isteğe bağlı*, `use_cache=True` geçirildiğinde veya `config.use_cache=True` olduğunda döndürülür) -- Bir [Cache](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneğidir. Daha fazla ayrıntı için [kv cache kılavuzumuza](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) bakın.

  Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. `past_key_values` girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
- **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, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` biçiminde, her katman için bir adet içeren `torch.Tensor` demeti.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.
- **image_hidden_states** (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) -- `(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)` boyutunda bir `torch.Tensor`. Görüntü kodlayıcısı tarafından üretilen ve son gizli durum projeksiyonundan sonra modelin image_hidden_states'i.

Örnek:

```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText

>>> torch_device = "cuda"
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("OpenGVLab/InternVL3-1B-hf")
>>> model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
...     "OpenGVLab/InternVL3-1B-hf", dtype=torch.bfloat16, device_map=torch_device
... )

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user",
...         "content": [
...             {
...                 "type": "image",
...                 "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/statue_of_liberty.jpg",
...             },
...             {
...                 "type": "image",
...                 "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/dreamstime_golden_gate_flowers.jpg",
...             },
...             {"type": "text", "text": "These images depict two different landmarks. Can you identify them?"},
...         ],
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt").to(torch_device)
>>> generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
>>> print(processor.decode(generate_ids[0, inputs["input_ids"].shape[1] :], skip_special_tokens=True))
The images depict the Statue of Liberty and the Golden Gate Bridge.
```

#### get_image_features[[transformers.InternVLForConditionalGeneration.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, vision_feature_layer: int | list[int] | None = None, vision_feature_select_strategy: str | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/modeling_internvl.py#L753)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [GotOcr2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)'a bakın ([InternVLProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLProcessor), görüntü işleme için [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor) kullanır).

vision_feature_layer (`Union[int, list[int]]`, *isteğe bağlı*) : Görüntü özelliğinin seçileceği katmanın indeksi. Birden fazla indeks sağlanırsa, ilgili indekslere ait görüntü özellikleri birleştirilerek görüntü özellikleri oluşturulur.

vision_feature_select_strategy (`str`, *isteğe bağlı*) : Görüntü omurgasından (vision backbone) görüntü özelliğini seçmek için kullanılan özellik seçme stratejisi. `"default"` veya `"full"` değerlerinden biri olabilir.

**Dönüş:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda), yapılandırmaya ([InternVLConfig](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir.
- **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, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnek:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, InternVLForConditionalGeneration

>>> model = InternVLForConditionalGeneration.from_pretrained("OpenGVLab/InternVL3-1B-hf")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("OpenGVLab/InternVL3-1B-hf")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```

## InternVLProcessor[[transformers.InternVLProcessor]]

#### transformers.InternVLProcessor[[transformers.InternVLProcessor]]

```python
transformers.InternVLProcessor(image_processor = None, tokenizer = None, video_processor = None, image_seq_length: int = 256, chat_template = None, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/processing_internvl.py#L29)

**Parametreler:**

image_processor (`GotOcr2ImageProcessor`) : Görüntü işleyici zorunlu bir girdidir.

tokenizer (`Qwen2Tokenizer`) : Tokenizer zorunlu bir girdidir.

video_processor (`InternVLVideoProcessor`) : Video işleyici zorunlu bir girdidir.

image_seq_length (`int`, *opsiyonel*, varsayılan 256) : Her görüntü yaması için kullanılacak görüntü belirteç sayısı. Aşağıdaki şekilde ayarlanmalıdır: image_seq_length = (config.image_size // config.patch_size) ** 2 * (config.scale_factor**2)

chat_template (`str`) : Bir sohbet içindeki mesaj listelerini tokenize edilebilir bir metne dönüştürmek için kullanılan bir Jinja şablonu.

Bir görüntü işleyiciyi, bir belirteç oluşturucuyu ve bir video işleyiciyi tek bir işleyicide birleştiren bir InternVLProcessor oluşturur.

[InternVLProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLProcessor), [GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor), [Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) ve [InternVLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLVideoProcessor) işlevlerinin tümünü sunar. Daha fazla bilgi için [~GotOcr2ImageProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/got_ocr2#transformers.GotOcr2ImageProcessor), [~Qwen2Tokenizer](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/qwen2#transformers.Qwen2Tokenizer) ve [~InternVLVideoProcessor](/docs/transformers/v5.23.0/tr/model_doc/internvl#transformers.InternVLVideoProcessor) belgelerine bakın.

#### __call__[[transformers.InternVLProcessor.__call__]]

```python
__call__(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, text: str | list[str] | list[list[str]] | None = None, videos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/processing_internvl.py#L72)

**Parametreler:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *isteğe bağlı*) : Ön işleme tabi tutulacak 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.

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`, *isteğe bağlı*) : Kodlanacak dizi veya dizi topluluğu. Her dizi bir metin veya metin listesi (önceden tokenize edilmiş metin) olabilir. Önceden tokenize edilmiş bir girdi geçirirseniz, toplu girdilerle karışıklığı önlemek için `is_split_into_words=True` değerini ayarlayın.

videos (`Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]]`, *isteğe bağlı*) : Ön işleme tabi tutulacak video. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir video veya video grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan videoları geçiriyorsanız, `do_rescale=False` olarak ayarlayın.

return_mm_token_type_ids (`bool`, *kwargs*) : Çok modlu yer tutucu token konumlarını gösteren çok modlu token türü kimliklerini döndürüp döndürmeyeceğini belirtir.

return_text_replacement_offsets (`bool`, *kwargs*) : Her çok modlu yer tutucu ve ikamesi için karakter ofsetlerinin döndürülüp döndürülmemesi.

return_tensors (`str` veya [TensorType](/docs/transformers/v5.23.0/tr/internal/file_utils#transformers.TensorType), *opsiyonel*) : Ayarlanırsa, belirli bir çerçeveye ait tensörleri döndürür. Kabul edilen değerler:  - `'pt'`: PyTorch `torch.Tensor` nesnelerini döndürür. - `'np'`: NumPy `np.ndarray` nesnelerini döndürür.

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *opsiyonel*) : Her modalite (metin, görüntüler, videolar, ses) için ek işleme seçenekleri. Modelle ilgili parametreler yukarıda listelenmiştir; desteklenen argümanların tam listesi için TypedDict sınıfına bakın.

**Dönüş:** [BatchFeature](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature)

Aşağıdaki alanlara sahip bir [BatchFeature](/docs/transformers/v5.23.0/tr/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature):

- **input_ids** -- Bir modele verilecek token kimliklerinin listesi. `text` değeri `None` olmadığında döndürülür.
- **attention_mask** -- Modelin hangi jetonlara dikkat etmesi gerektiğini belirleyen indeks listesi (`return_attention_mask=True` olduğunda veya *"attention_mask"* `self.model_input_names` içindeyse ve `text` `None` değilse).
- **pixel_values** -- Bir modele verilecek piksel değerleri. `images` `None` olmadığında döndürülür.

## InternVLVideoProcessor[[transformers.InternVLVideoProcessor]]

#### transformers.InternVLVideoProcessor[[transformers.InternVLVideoProcessor]]

```python
transformers.InternVLVideoProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.internvl.video_processing_internvl.InternVLVideoProcessorInitKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/video_processing_internvl.py#L38)

**Parametreler:**

- ****kwargs** (`InternVLVideoProcessorInitKwargs`, *opsiyonel*) : Her modallite (metin, görüntüler, videolar, ses) için ek işleme seçenekleri. Modelle ilgili parametreler yukarıda listelenmiştir; desteklenen argümanların tam listesi için TypedDict sınıfına bakın.

InternVLVideoProcessor video işleyicisi oluşturur.

#### sample_frames[[transformers.InternVLVideoProcessor.sample_frames]]

```python
sample_frames(metadata: VideoMetadata, num_frames: int | None = None, fps: int | float | None = None, initial_shift: bool | float | int | None = None, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/internvl/video_processing_internvl.py#L54)

**Parametreler:**

metadata (`VideoMetadata`) : Toplam süre, fps ve toplam kare sayısı hakkında bilgi içeren videonun meta verileri.

num_frames (`int`, *isteğe bağlı*) : Örneklenecek maksimum kare sayısı. Varsayılan olarak `self.num_frames`'tir.

fps (`int` veya `float`, *isteğe bağlı*) : Saniyede örneklenmesi hedeflenen kareler. Varsayılan olarak `self.fps`'tir.

initial_shift (`bool`, `float` veya `int`, varsayılan olarak `self.initial_shift`) : Kare örneklenirken uygulanacak başlangıç kaydırması. `True` ise, kaydırma, karelerin videonun ortasından örneklenmesi için ayarlanır.

**Dönüş:** `torch.Tensor`

Video karelerini örneklemek için dizinler.

0 ile toplam kare sayısı arasında istenen sayıda kareyi eşit aralıklarla örnekleyen varsayılan örneklemiş fonksiyonu. `fps` metadata ile birlikte geçirilirse, saniyede `fps` kare eşit aralıklarla örneklenir. `num_frames` ve `fps` argümanları birbirini dışlar.