Ремонт Бытовой Техники в Санкт-Петербурге ?

Мастер выполнил ремонт кофемашины и заказчик благодарит за работу: «Приехали, забрали, отремонтировали машину — уже варит кофе. Не первый раз пользуюсь услугами Ленремонта»

Алексей устранил неисправность в стиральной машинке хозяйки и она благодарит его за работу: «Очень признательна мастеру Ленремонта Алексею, который быстро, качественно отремонтировал мне стиральную машинку. Спасибо большое всем вашим сотрудникам»

Клиентка обратилась в Ленремонт за ремонтом посудомоечной машинки и благодарит нашего специалиста: «Очень понравилась работа мастера Алексея. Он мне делал посудомоечную. Очень довольна качеством обслуживания. Рекомендую»

Клиент благодарит нашу компанию за ремонт кофемашины: «Сдал в Ленремонт кофемашину. Починили. Всё хорошо. Спасибо большое»

Постоянная клиентка обратилась на этот раз по поводу ремонта стиральной машинки и благодарит нашего мастера за работу: «Спасибо большое. Сделали машину стиральную очень хорошо. Очень благодарна, особенно Алексею»

Мастера Ленремонта выполнили замену газовой колонки: «Хочу поблагодарить мастеров, которые мне заменили газовую колонку. Быстро — ожидание заняло максимум два часа. За приемлемую цену»

Клиент благодарит Ленремонт за ремонт стиральной машинки: «Мастер приехал быстро, отреагировал. Проконсультировал, нашёл неисправность, всё исправил, всё заработало»

Постоянная клиентка компании Ленремонт поделилась отзывом о нашей работе: «Вчера вызвала мастера на ремонт стиральной машины. Мастер приехал своевременно, сделал хорошо и быстро»

«Хотелось бы поблагодарить компанию Ленремонт за мастера Алексея. Он быстро отреагировал на моё обращение и качественно выполнил свою работу, выявил недостатки, ничего не приплюсовал»

«Вызвали мастера холодильник сделать. Морозильная камера не работала. Вот, сейчас починили и меня устраивает. Нам сделали всё. Буду советовать своим друзьям и знакомым вас»

Ольга Дмитриевна обратилась в компанию Ленремонт за установкой стиральной машинки: «Установили машину, всё сделали в срок, аккуратно и очень профессионально»

Клиент обратился к нам за помощью в ремонте холодильника: «Диспетчера отвечают очень быстро, реагируют на все заявки. Мастер приехал вовремя, всё сделал грамотно»

«Сегодня вызвали ребят из Ленремонта. Всё сделали отлично. Нам понравилось. Убрали старую машинку, поставили новую, заменили кран — всё чётко. Проверили — всё работает от и до»

«Обращался уже несколько раз по ремонту газовой колонки. Сегодня по ремонту холодильника. Мастер приезжает в оговоренное время, доступно объясняет в чем неисправность»

Постоянная клиентка нашей компании благодарит за оказанные услуги по ремонту: «С чем бы я не обратилась — буквально в течение нескольких часов всё исполняется»

Клиент благодарит нашего мастера за ремонт холодильника: «Обратился в компанию Ленремонт. Сейчас все работает. Все замечательно. Если что-то случится — обращайтесь именно туда»

«Стиральная машинка сломалась — перестала отжимать. Обратился в компанию Ленремонт. Вызвал мастера. Оперативно приехал. Мастер квалифицированный. Очень довольны. Рекомендую»

Мастер Игорь из Ленремонта быстро отремонтировал стиральную машинку. Клиентка очень довольна результатом ремонта: «Все получилось быстро, хорошо и машина работает»

После обращения в нашу компанию, клиент оставил отзыв на ремонт стиральной машинки: «Очень благодарен Ленремонту за качественное обслуживание. Вежливо, квалифицированно, надежно»

Татьяна Буланова: «Ремонтную всё только в Ленремонте»

Мастера из Ленремонта быстро определили причину неисправности холодильника и профессионально устранили ее. Владелец техники остался доволен: «Все оперативно, все быстро. Гарантию предоставляют»

Постоянный клиент обратился в нашу компанию за подключением стиральной машинки: «Много лет с компанией данной работаем, взаимодействуем. Только положительные отзывы»

Клиентка благодарит мастера по ремонту холодильников: «По рекомендации подруги позвонила в Ленремонт. Через 10 минут позвонил мастер Сергей и мы договорились на удобное для меня время»

Валентина довольна сервисом Ленремонта и является постоянной клиенткой. Мы ранее уже ремонтировали карниз и холодильник, а на этот раз мастер устранил неисправность стиральной машины

Клиент обратился за ремонтом компрессора холодильника в нашу компанию, так как ранее мы помогли ему с ремонтом робота-пылесоса: «Мастер Иван всё оперативно устранил на месте. Всё очень чисто, аккуратно, очень дружелюбно»

Мастер помог клиентке починить стиральную машину, Людмила благодарна мастеру и рекомендует услуги сервиса: «Всё супер, всё очень быстро и чисто»

Работник Ленремонта помог привести в строй долгоживущую и немецкую стиральную машину Надежды, клиентка ранее обращалась к сервису и положительно о нём отзывается

«Благодарю компанию Ленремонт за прекрасного мастера. Всё починил. Была поломка холодильника. Всё работает. Буду обращаться, всем рекомендовать. Приятные цены, хорошие мастера»

Ида Юрьевна обращалась за помощью к другой компании, но её стиральная машинка снова потекла на следующий день после ремонта. В конечной работе Ленремонта клиентка отметила быстроту и качество

Галина Петровна довольна ремонтом холодильника и настоятельно рекомендует компанию всем знакомым. Клиентка отмечает, что любит сервис также и за уважительное отношение к пенсионерам

Женщина благодарит компанию за работу: «Большое спасибо мастеру за то, что он быстро и качественно отремонтировал мою стиральную машину»

Ксения Анатольевна видела по телевизору выступление директора Ленремонта. Она благодарит за «быстро и замечательно отремонтированную машинку. Устроила и цена, и качество»

Благодарный отзыв по ремонту холодильника: «Стиральную машину мне ремонтировали замечательно. Сейчас холодильник отремонтировали. Очень приятный молодой человек, внимательный, всё замечательно»

Алле отремонтировали стиральную машинку. Алла уже давно сотрудничает с фирмой и получает за это скидки. Она рекомендует Ленремонт всем и всегда

Игорю Николаевичу отремонтировали машинку ARDO. Он не в первый раз обращается в Ленремонт. И считает, что «фирма достаточно надежная, имеет хорошие отзывы и в интернете, и среди знакомых»

Татьяне Ивановне отремонтировали холодильник. «Очень понравилась вежливая девушка-диспетчер, грамотный мастер и бесплатная диагностика. Здесь всегда быстро, качественно и надежно»

«Сломался холодильник. Мастер приехал быстро, сделал диагностику, устранил поломку. Всё очень понравилось. Рекомендую всем!»

«В очередной раз вызвала Ленремонт. Спасибо большое за подключение плиты. Всё очень быстро, качественно и недорого»

Клиент Николай Александрович выражает огромную благодарность за быстрый и качественный ремонт холодильника

Клиентка Валентина Дмитриевна выражает благодарность мастеру Ленремонта за качественный ремонт бытовой техники и будет рекомендовать услуги своим друзьям и знакомым

Ленремонт устранил неисправность в технике и клиентка оставила отзыв: «Спасибо Ленремонту. Мастер приехал быстро, на вызов отреагировал адекватно. Всё починил быстро и эффективно»

Наша компания выполнила ремонт стиральной машинки заказчика: «Профессионально подошли, всё отремонтировали. Так что — рекомендую. Будем дальше работать с этой компанией»

Благодарность от постоянной клиентки Ленремонта, Валентины Федоровны, за ремонт холодильника: «Уже рекомендовала вас своим знакомым!»

Клиентка обратилась к нам в Ленремонт и благодарит компанию и директора за ремонт бытовой техники: «Спасибо Ленремонту и Денису Сорокину за отличный ремонт»

Вячеслав Алексеевич в очередной раз остался очень доволен работой мастера Ленремонта и благодарит за своевременный ремонт холодильника, а именно морозильных камер

Ольга обратилась за ремонтом холодильника в нашу компанию: «Диспетчеры очень быстро отреагировали на звонок. Мастер приехал, все починил качественно, объяснил что сломалось и как избежать этого в будущем»

Валентин Михайлович обратился к нам за ремонтом электроплиты: «Мы довольны и восхищены работой вашего мастера. Это быстро, это профессионально, это квалифицированно»

Клиент Владимир Николаевич, который много лет пользуется услугами Ленремонта, благодарит за оперативную замену деталей бытовой техники, гарантию и максимальную скидку

Благодарность от клиентки за добросовестного мастера от Ленремонта и за качественное подключение бытовой техники

Клиентка Ленремонта, Вера Семеновна, осталась очень довольна качественным и быстрым ремонтом техники и от души благодарит компанию и профессиональных мастеров

Благодарность компании и мастеру от клиентки за ремонт техники и лоджии: «Спасибо большое фирме Ленремонт. Я ваш постоянный заказчик на протяжении 15 лет. Благодарю Дениса Сорокина»

Галина Александровна, довольная клиентка Ленремонта, благодарит мастеров за оперативный выезд на дом и быстрый и профессиональный ремонт холодильника

Клиентка сердечно благодарит Смирнова Алексея из Ленремонта за качественный ремонт холодильника в выходной день

Мужчина не выбросил технику по совету супруги, обратился в Ленремонт и не прогадал! Мастер сделал свое дело оперативно и качественно! Рекомендует друзьям и знакомым!

Постоянный клиент благодарит нашу компанию: «Обращался по ремонту стиральной машины, холодильника и в этот раз обратился конечно же в Ленремонт. Профессиональные мастера, вежливые. Доступные цены. Спасибо большое»

«Отремонтировать технику дешевле, чем купить новую. Бесплатный выезд на консультацию, есть гарантия. Рекомендую Ленремонт на своей странице в ВК!»

Ядвига Андреевна — постоянная клиентка Ленремонта! Приятные в общении мастера ни разу её не подвели. И колонку починили, и краны заменили, и стены покрасили! Все знакомые теперь обращаются только в эту компанию!

Мастер Сергей Александрович отремонтировал холодильник за час! Благодарность за бесплатную консультацию и быстрый выезд мастера. Клиент непременно обратится в Ленремонт снова!

Ремонт сделан и сделан отлично! Холодильник теперь замечательно работает! Спасибо мастеру и дочке, которая предложила обратиться в Ленремонт!

Старый холодильник теперь работает как новый! Красивое рекламное объявление не зря привлекло внимание. Услуги Ленремонта востребованы на рынке, поэтому компания существует так долго

Клиентка благодарит мастеров, которые ремонтировали стиральную машину и телевизор: «Очень благодарна за работу и уважительное отношение. Желаю работникам Ленремонта здоровья и всего доброго!»

Клиентка выражает огромную благодарность мастеру за качественно, аккуратно и быстро отремонтированную стиральную машинку: «Лет 18 уже дружу с Ленремонтом и ни разу не подвели, спасибо вам за работу!»

Клиент обратился за помощью в Ленремонт в первый раз, увидев отзывы и рекламу фирмы. Выражает благодарность мастеру за ремонт стиральной машины, полностью удовлетворен условиями заказа и результатом, будет советовать другим

Клиент обратился в Ленремонт по совету соседа, для ремонта холодильника: «Мастер приехал быстро, осмотрел, выявил причину поломки, быстро починил. Проверили, все в порядке. Качественная работа, всем рекомендую эту фирму!»

Клиентка благодарит мастера Ленремонта за отремонтированную стиральную машинку. Обратилась в первый раз, увидев рекламу в журнале, будет обращаться снова и рекомендовать друзьям и соседям

Клиентка обратилась в Ленремонт для ремонта стиральной машины: «Мастер пришел быстро, в удобное время, починил качественно, недорого, буду обращаться сама и советовать другим, большое спасибо!»

Клиентка Юлия благодарит мастера Павла из Ленремонта за ремонт стиральной машины. Обратилась не в первый раз, обязательно порекомендует близким, друзьям, знакомым

«Являюсь клиентом компании Ленремонт. Ремонтировал стиральную машину недавно. Сегодня отремонтировали мне холодильник. Всё быстро, всё качественно, цены приемлемые. Могу полностью рекомендовать»

Клиентка благодарит Ленремонт за ремонт техники, неоднократно обращалась в фирму и планирует обращаться в дальнейшем, будет рекомендовать другим

Молодой человек обратился к нам с просьбой наладить работу кондиционеров: «Большое спасибо Денису Сорокину за мастеров и Ленремонту, которые смогли наладить кондиционеры»

Клиентка выражает благодарность за починку слива в стиральной машине и доброжелательность мастера Сергея. Теперь она всем рекомендует его!

«Когда наш холодильник сломался, я вспомнила, что подруга обращалась в Ленремонт. Очень быстро приехал мастер. У него нашлось всё необходимое для ремонта. И наш старый холодильник задышал заново и работает»

Ольга Николаевна искренне благодарит за ремонт стиральной машинки впервые за 18 лет и смело советует Ленремонт своим знакомым

Благодарность от нашей клиентки Клавдии за бесплатный ремонт бытовой техники. На вопрос, почему обратилась к нам, она ответила: «У меня давняя дружба с Ленремонтом»

Благодарность от Галины Ивановны за хороший ремонт в прошлом и бесплатную починку стиральной машины сейчас. Она рекомендует Ленремонт близким и друзьям!

«Даже не могу описать, как я вам благодарна!». Так ветеран войны Нина Ивановна благодарит мастеров компании Ленремонт за бесплатную починку водонагревателя

«Вчера вечером сломалась стиральная машина, а сегодня утром уже был мастер. Очень оперативно сделали». Клиентка благодарит Ленремонт и мастера Евгения за помощь

Галина Михайловна уже ремонтировала в нашей фирме холодильник и телевизор и обратилась к нам повторно: «Сервис на высшем уровне». Она будет рекомендовать Ленремонт своим знакомым

Нине Юрьевне мы отремонтировали холодильник. Она узнала о Ленремонте из листовки и осталась довольна нашей работой. Теперь она будет рекомендовать нас друзьям и знакомым

Мастера из Ленремонта быстро определили причину неисправности холодильника и профессионально устранили ее. Владелец техники остался доволен

Пенсионерка Нина Алексеевна Иванова благодарит мастера за ремонт колонки: «Выражаю огромную благодарность за труд всей компании»

Наш мастер пришел к Александру исправить неработающую вытяжку: «Вытяжки никто не ремонтирует. Только Ваша фирма Ленремонт. Еще и бонусом стиральную машину починили»

Юрий Васильевич очень рад ремонту холодильника – все было выполнено мастерами Ленремонта быстро и качественно

Наша постоянная клиентка вновь благодарит мастера: «Мастер сделал холодильник — работает хорошо. Я уже не первый раз обращаюсь к Вам. Я и мясорубку ремонтировала, и швейную машину»

Пенсионерка Валентина благодарит компанию «Ленремонт» и ее директора Дениса за бесплатно отремонтированную стиральную машинку ко Дню Победы

Отзыв о компании Ленремонт: «Сегодня сделали ремонт машины стиральной. Огромное спасибо мастеру, всему коллективу и директору»

Мастер выполнил ремонт стиральной машинки Candy Софье Михайловне: «Я не первый раз обращаюсь к Вашим мастерским. Мы Вас слышим по радио все время, каждый день. Ваша мастерская заслуживает благодарности большой»

Ветеран Великой Отечественной войны осталась довольна работой нашего мастера: «Большое спасибо Ленремонту за починку телевизора»

Мастер Вячеслав Викторович выполнил ремонт газовой плиты ветерану: «Большое спасибо Вам за работу. Мы настолько довольны что просто нет слов. Благодарю Вас еще раз»

Клиентка оставила отзыв о работе мастеров нашей компании: «Спасибо огромное Ленремонту и начальнику Сорокину Денису Николаевичу. Хорошие специалисты, починили мне холодильник»

«Спасибо большое что мне сделали ремонт холодильника. Мне 92 года. Сделали бесплатно. Я очень благодарна и директору, и мастеру. Всем большое-большое спасибо»

«Огромное Вам спасибо за ремонт плиты — мастеру Нестерову Михаилу Геннадиевичу и Вам Сорокину Денису Николаевичу, за то что Вы нам сделали огромнейший подарок к Дню Победы. Спасибо»

«У меня сломалась посудомоечная машина. Я вызвала мастера из компании Ленремонт. Мастер Андрей, всё отлично починил, посудомойка работает. Я очень довольна. Спасибо Ленремонту»

Мастер Ленремонта по ремонту холодильников Владимир бесплатно устранил неисправность 97-летнему ветерану войны. Женщина благодарна за такой огромный подарок и внимание

«Не работает морозильный шкаф. Вызвала Ленремонт. И вдруг мне повезло — акция для блокадников и мне пришлось заплатить намного-намного меньше. Большое спасибо Ленремонту за оказанную мне услугу»

«Я обращаюсь в Ленремонт по телефону 344-44-44. Вовремя записывают, звонят, приходят и делают. Сегодня ко мне пришел мастер холодильник ремонтировать — очень культурный и очень все ясно объяснил»

«Вызвала мастера с Ленремонта. Холодильник у меня вышел из строя через полвека. Пришел мастер Павел, прекрасно починил. Я думала холодильник надо выбрасывать, а Вы починили»

Дарина Исааковна ребёнок блокады благодарит компанию Ленремонт и старшего мастера Ивана за бесплатный ремонт холодильника Минск-6:
«Я желаю большого процветания компании Ленремонт, а всем работникам большого здоровья»

Клиент благодарит нашу компанию за качественное выполнение работ по ремонту плиты:
«Спасибо Ленремонту за бесплатный ремонт плиты, как ветерану войны»

Отзыв на фоне работающей стиральной машинки, которую починил наш мастер:
«Ленинградцы, советую обращаться именно в эту компанию 344-44-44 и Вы получите то что Вы хотите»

Еще один отзыв на фоне работающей стиральной машинки, которую починил наш мастер: «Большое спасибо компании за заботу, за качественный ремонт и внимание к нам, ветеранам и инвалидам»

«Приношу величайшую благодарность за бесплатную акцию по случаю Дня Победы, достойную нашей большой страны и таких людей как Вы. В частности я благодарна за отличный ремонт моей стиральной машины»

Ирина благодарит мастера за ремонт холодильника: «Мне посоветовала знакомая. Пришел молодой человек, все сделал быстро. Все работает. Спасибо Ленремонту за то что у него такой дружный коллектив»

К нам обратилась ветеран, житель блокадного Ленинграда, по ремонту телевизора: «Благодарю фирму Ленремонт за их доброту, за эту акцию, за помощь пенсионерам, инвалидам, детским домам, всем пожилым людям»

Клиентка выражает благодарность компании Ленремонт за оказанные услуги: «Благодарю, конечно, наших ребят, которые ремонтируют нам холодильники, телевизоры, машинки стиральные и т.д.»

Мастер компании Ленремонт починил телевизор: «Специалист привез телевизор. Очень хорошо сделано. Большое Вам спасибо за внимание, за чуткое отношение к нам блокадникам, за хорошую работу»

«Приехал мастер быстренько всё сделал, аккуратненько, замечательно. Я поняла что просто специалист высокого класса. И вообще я обратилась после того как мне дважды ремонтировали этот холодильник и он не работал»

Мастер выполнил ремонт электроники стиральной машинки: «Вышла из строя электроника. Мне отремонтировали машину бесплатно. Машина сейчас в рабочем состоянии, очень хорошо работает»

Клиент обратился к нам по поводу ремонта холодильника Атлант: «Ленремонт — это самая надёжная и порядочная компания в Санкт-Петербурге. Ко мне пришел  мастер — профессионал своего дела. Быстро всё сделал»

Наша постоянная клиентка благодарит компанию Ленремонт за устранение неисправности холодильника: «Я неоднократно обращалась за их помощью и всегда получала очень качественную, квалифицированную работу»

Сотрудники медицинского учреждения выражают благодарность за бесплатный ремонт стиральной машинки: «Хочется поблагодарить компанию Ленремонт за помощь в оказании услуг по ремонту стиральной машины»

«У меня испортилась плита. Я обратилась в Ленремонт. Плиту сделали очень хорошо, великолепно. Когда у меня испортился холодильник я так же позвонила в Ленремонт. Холодильник стал работать»

Отец с сынишкой благодарят нашу компанию за ремонт стиральной машинки: «Спасибо компании Ленремонт и старшему мастеру Сергею за то что они помогли нам починить нашу верную машинку»

Надежда Михайловна благодарна директору и мастеру нашей компании за ремонт кухонной вытяжки: «Я очень благодарна Ленремонту что быстро и качественно сделали мне ремонт. Не задержали нинасколько»

«Мастер пришёл, посмотрел нашу стиральную машину, очень качественно объяснил причину поломки. Я понял что лучше купить новую. От мастера узнал что в Ленремонте можно купить технику б/у после ремонта»

Дмитрий Георгиевич обратился с просьбой отремонтировать стиральную машинку Аска: «Мастер всё посмотрел, моментально определил неисправность и через день привез запасные части»

«Я обратился в компанию Ленремонт. Вызвал, так как у меня сломался холодильник. Мне сделали бесплатную диагностику, все рассказали, объяснили. Буду обращаться и дальше, советовать знакомым»

Клиентка увидела рекламу по телевизору и обратилась в нашу компанию: «У меня сломался холодильник. Мастер прибыл, отремонтировал в течение 20 минут. Очень все быстро. Я довольна»

Постоянная клиентка оставила свой отзыв о нашей работе: «Я очень благодарна компании Ленремонт. Мастера ремонтируют и холодильник, и плиту, и другую бытовую технику. Техника работает отлично»

«Холодильник перестал работать. Мне сказали соседи, что есть такая служба — Ленремонт. Ко мне пришел мастер очень хороший. Он всё объяснил, посмотрел на мой холодильник — там было всё очень сложно. Но все сделали»

Средство извлечения признаков

Средство извлечения признаков отвечает за подготовку входных признаков для аудио- или видеомоделей. Это включает в себя извлечение признаков
из последовательностей, например. , предварительная обработка аудиофайлов для функций спектрограммы Log-Mel, извлечение функций из изображений
напр. обрезка файлов изображений изображений, а также заполнение, нормализация и преобразование в Numpy, PyTorch и TensorFlow
тензоры.

FeatureExtractionMixin
Трансформаторы класса

. FeatureExtractionMixin

< источник >

(
**кваргс

)

Это миксин извлечения функций, используемый для обеспечения функций сохранения/загрузки для последовательных функций и функций изображения.
экстракторы.

from_pretrained

< источник >

(
pretrained_model_name_or_path: typing.Union[str, os.PathLike]
**кваргс

)

Параметры

• pretrained_model_name_or_path ( str или ос.PathLike ) —
  Это может быть либо:
  • строка, идентификатор модели предварительно обученного feature_extractor, размещенного внутри репозитория модели.
    Huggingface.co. Действительные идентификаторы моделей могут быть расположены на корневом уровне, например bert-base-uncased или
    пространство имен под именем пользователя или организации, например dbmdz/bert-base-german-cased .
  • путь к каталогу , содержащему файл экстрактора функций, сохраненный с помощью
    метод save_pretrained(), например,
    ./каталог_моей_модели/ .
  • путь или URL-адрес сохраненного файла экстрактора функций JSON , например,
    ./my_model_directory/preprocessor_config.json .
• cache_dir ( str или os.PathLike , необязательный ) —
  Путь к каталогу, в котором должен кэшироваться загруженный экстрактор признаков предварительно обученной модели, если
  стандартный кеш не должен использоваться.

• force_download ( логический , необязательный , по умолчанию Ложь ) —
  Следует ли принудительно (повторно) загружать файлы извлечения функций и переопределять кешированные версии
  если они существуют.

• резюме_загрузки ( bool , необязательный , по умолчанию False ) —
  Удалять или нет не полностью полученный файл. Попытки возобновить загрузку, если такой файл
  существует.

• прокси ( Dict[str, str] , дополнительно ) —
  Словарь прокси-серверов для использования по протоколу или конечной точке, например, {'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}. Прокси используются при каждом запросе.

• use_auth_token ( str или bool , необязательный ) —
  Маркер для использования в качестве авторизации носителя HTTP для удаленных файлов. Если True или не указано, будет использоваться
  токен, сгенерированный при запуске Huggingface-cli login (хранится в ~/.huggingface ).

• ревизия ( str , дополнительный , по умолчанию «основной» ) —
  Конкретная версия модели для использования. Это может быть имя ветки, имя тега или идентификатор коммита, поскольку мы используем
  система на основе git для хранения моделей и других артефактов на Huggingface.co, поэтому ревизия может быть любой
  идентификатор, разрешенный git.

Создать экземпляр типа FeatureExtractionMixin из экстрактора признаков, напр. а
производный класс SequenceFeatureExtractor.

Примеры:

 # Мы не можем напрямую создать экземпляр базового класса *FeatureExtractionMixin* или *SequenceFeatureExtractor*, поэтому давайте покажем примеры на
# производный класс: *Wav2Vec2FeatureExtractor*
feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor.from_pretrained(
    "facebook/wav2vec2-base-960h"
) # Скачиваем feature_extraction_config с Huggingface.co и кешируем.
feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor.from_pretrained(
    "./тест/сохраненная_модель/"
) # Например. feature_extractor (или модель) был сохранен с помощью *save_pretrained('./test/saved_model/')*
feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor. from_pretrained("./test/saved_model/preprocessor_config.json")
feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor.from_pretrained(
    "facebook/wav2vec2-base-960h", return_attention_mask=False, foo=False
)
утверждать, что feature_extractor.return_attention_mask имеет значение False
feature_extractor, unused_kwargs = Wav2Vec2FeatureExtractor.from_pretrained(
    "facebook/wav2vec2-base-960h", return_attention_mask=False, foo=False, return_unused_kwargs=True
)
утверждать, что feature_extractor.return_attention_mask имеет значение False
утверждать unused_kwargs == {"foo": False} 

save_pretrained

< источник >

(
save_directory: type.Union[str, os.PathLike]
push_to_hub: логическое значение = ложь
**кваргс

)

Параметры

• save_directory ( str или os.PathLike ) —
  Каталог, в котором будет сохранен JSON-файл экстрактора признаков (будет создан, если он не существует).

• push_to_hub ( bool , необязательный , по умолчанию False ) —
  Нужно ли отправлять вашу модель в хаб моделей Hugging Face после ее сохранения. Вы можете указать
  репозиторий, который вы хотите отправить с помощью repo_id (по умолчанию имя save_directory в вашем
  пространство имен).
  кварги —
  Дополнительные аргументы ключевого слова передаются методу push_to_hub().

Сохраните объект feature_extractor в каталоге save_directory , чтобы его можно было повторно загрузить с помощью
Метод класса from_pretrained().

SequenceFeatureExtractor

Трансформаторы класса

. SequenceFeatureExtractor

< источник >

(
feature_size: целое число
частота_выборки: целое число
padding_value: плавающее
**кваргс

)

Параметры

• feature_size ( целое число ) —
  Размерность извлеченных объектов.

• частота дискретизации ( целое число ) —
  Частота дискретизации, с которой аудиофайлы должны быть оцифрованы, выражена в герцах (Гц).

• padding_value ( число с плавающей запятой ) —
  Значение, которое используется для заполнения значений заполнения/векторов.

Это общий класс извлечения признаков для распознавания речи.

прокладка

< источник >

(
обрабатываемые_функции: typing.Union[transformers.feature_extraction_utils.BatchFeature, typing.List[transformers.feature_extraction_utils.BatchFeature], typing.Dict[str, transforms.feature_extraction_utils.BatchFeature], typing.Dict[str, typing.List[transformers.feature_extraction_utils. BatchFeature]], typing.List[typing.Dict[str, transforms.feature_extraction_utils.BatchFeature]]]
padding: typing.Union[bool, str, transforms.utils.generic.PaddingStrategy] = True
max_length: ввод. Необязательный [int] = Нет
усечение: логическое значение = ложь
pad_to_multiple_of: typing.Optional[int] = Нет
return_attention_mask: typing.Optional[bool] = Нет
return_tensors: typing.Union[str, transforms.utils.generic.TensorType, NoneType] = None

)

Параметры

• processing_features (BatchFeature, список BatchFeature, Dict[str, List[float]] , Dict[str, List[List[float]] или List[Dict[str, List[float]]] ) —
  Обработанные входы. Может представлять один ввод (BatchFeature или Dict[str, List[float]] ) или пакет
  входные значения/векторы (список BatchFeature, Dict[str, List[List[float]]] или List[Dict[str,
  List[float]]] ), поэтому вы можете использовать этот метод во время предварительной обработки, а также в загрузчике данных PyTorch.
  функция сопоставления.

  Вместо List[float] у вас могут быть тензоры (массивы numpy, тензоры PyTorch или тензоры TensorFlow),
  см. примечание выше для возвращаемого типа.

• padding ( bool , str или PaddingStrategy, необязательно , по умолчанию True ) —
  Выберите стратегию для заполнения возвращаемых последовательностей (в соответствии со стороной заполнения модели и
  индекс) среди:
  • Истинный или «самый длинный» : Дополнение к самой длинной последовательности в пакете (или без заполнения, если только одна
    последовательность, если она указана).
  • 'max_length' : Дополнить до максимальной длины, указанной аргументом max_length , или до максимальной
    приемлемая входная длина для модели, если этот аргумент не указан.
  • False или 'do_not_pad' (по умолчанию): без заполнения (т. е. может выводить пакет с последовательностями разных
    длины).
• максимальная_длина ( целое число , опционально ) —
  Максимальная длина возвращаемого списка и необязательная длина заполнения (см. выше).

• усечение ( bool ) —
  Активирует усечение для обрезки входных последовательностей длиннее max_length до max_length .

• pad_to_multiple_of ( целое число , необязательный ) —
  Если установлено, последовательность будет дополнена кратным предоставленному значению.

  Это особенно полезно для использования тензорных ядер на оборудовании NVIDIA с вычислительными возможностями.
  >= 7,5 (Volta) или на TPU, которые выигрывают от длины последовательности, кратной 128.

• return_attention_mask ( bool , необязательный ) —
  Вернуть ли маску внимания. Если оставить значение по умолчанию, вернет маску внимания в соответствии с
  на значение по умолчанию для конкретного feature_extractor.

  Что такое маски внимания?

• return_tensors ( str или TensorType, необязательный ) —
  Если установлено, будут возвращаться тензоры вместо списка целых чисел Python. Допустимые значения:
  • 'tf' : Возврат объектов TensorFlow tf.constant .
  • 'pt' : вернуть объекты PyTorch torch.Tensor .
  • 'np' : вернуть объекты Numpy np.ndarray .

Заполнение входными значениями/входными векторами или набором входных значений/входных векторов до заданной длины или до
максимальная длина последовательности в пакете.

Значения заполнения стороны (слева/справа) определяются на уровне извлечения признаков (с self.padding_side ,
self.padding_value )

Если переданных обработанных_функций являются словарем массивов numpy, тензоров PyTorch или тензоров TensorFlow,
result будет использовать тот же тип, если вы не предоставите другой тип тензора с return_tensors . В случае
PyTorch тензоры, однако вы потеряете конкретное устройство ваших тензоров.

Пакетная функция

Трансформаторы класса

. BatchFeature

< источник >

(
данные: ввод.Союз[ввод.Dict[строка, ввод.Любой], NoneType] = Нет
tensor_type: typing.Union[NoneType, str, transforms.utils.generic.TensorType] = Нет

)

Параметры

• данные ( дикт ) —
  Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемых методами call /pad («input_values», «attention_mask»,
  и т. д.).

• tensor_type ( Union[None, str, TensorType] , необязательный ) —
  Здесь вы можете указать tensor_type для преобразования списков целых чисел в PyTorch/TensorFlow/Numpy Tensors в
  инициализация.

Содержит вывод специальных методов pad() и экстрактора признаков __call__ .

Этот класс является производным от словаря Python и может использоваться как словарь.

convert_to_tensors

< источник >

(
tensor_type: typing.Union[str, transforms.utils.generic.TensorType, NoneType] = None

)

Параметры

• tensor_type ( str или TensorType, необязательный ) —
  Используемый тип тензоров. Если str , должно быть одним из значений перечисления TensorType. Если
  Нет , модификация не выполняется.

Преобразование внутреннего содержимого в тензоры.

до

< источник >

(
*аргументы
**кваргс

)
→
BatchFeature

Параметры

• аргументов ( Кортеж ) —
  Будет передан в функцию to(. ..) тензоров.

• kwargs ( Dict , опционально ) —
  Будет передан в функцию to(...) тензоров.

Возвращает

BatchFeature

Тот же экземпляр после модификации.

Отправьте все значения на устройство, вызвав v.to(*args, **kwargs) (только PyTorch). Это должно поддерживать кастинг
разные dtypes и отправка BatchFeature на другое устройство .

ImageFeatureExtractionMixin

трансформаторы класса.ImageFeatureExtractionMixin

< источник >

(

)

Mixin, содержащий утилиты для подготовки функций изображения.

центр_кроп

< источник >

(
изображение
размер

)
→
new_image

Параметры

• изображение ( PIL.Image.Image или np.ndarray или torch. Tensor формы (n_channels, height, width) или (height, width, n_channels)) —
  Изображение для изменения размера.

• размер ( int или Tuple[int, int] ) —
  Размер, до которого обрезается изображение.

Обрезанный центр PIL.Image.Image или np.ndarray или torch.Tensor формы: (n_channels,
высота ширина).

Кадрирует изображение до заданного размера, используя центральную обрезку. Обратите внимание, что если изображение слишком маленькое, чтобы его можно было обрезать до
указан размер, он будет дополнен (поэтому возвращаемый результат имеет заданный размер).

convert_rgb

< источник >

(
изображение

)

Параметры

• изображение ( PIL.Image.Image ) —
  Изображение для преобразования.

Преобразует PIL.Image.Image в формат RGB.

expand_dims

< источник >

(
изображение

)

Параметры

• изображение ( PIL.Image.Image или np.ndarray или torch.Tensor ) —
  Изображение для расширения.

Расширяется 2-мерный изображение в 3-х измерениях.

flip_channel_order

< источник >

(
изображение

)

Параметры

• изображение ( PIL.Image.Image или np.ndarray или torch.Tensor ) —
  Изображение, цветовые каналы которого нужно перевернуть. Если np.ndarray или torch.Tensor , размер канала должен
  быть первым.

Меняет порядок каналов на изображение из RGB в BGR или наоборот. Обратите внимание, что это вызовет преобразование
image в массив NumPy, если это изображение PIL.

нормализовать

< источник >

(
изображение
иметь в виду
станд.
масштабировать = Ложь

)

Параметры

• изображение ( PIL.Image.Image или np.ndarray или torch.Tensor ) —
  Изображение для нормализации.

• означает ( List[float] или np.ndarray или torch.Tensor ) —
  Среднее значение (на канал), используемое для нормализации.

• std ( List[float] или np.ndarray или torch.Tensor ) —
  Стандартное отклонение (на канал), используемое для нормализации.

• масштабировать ( bool , необязательный , по умолчанию False ) —
  Следует ли изменять масштаб изображения в диапазоне от 0 до 1. Если предоставляется изображение PIL, масштабирование будет
  происходить автоматически.

Нормализует изображения с средним и стандартным . Обратите внимание, что это приведет к преобразованию изображения в массив NumPy.
если это изображение PIL.

изменение масштаба

< источник >

(
изображение: ндаррай
масштаб: ввод.Union[float, int]

)

Изменение масштаба изображения numpy по величине масштаба

изменение размера

< источник >

(
изображение
размер
повторная выборка = нет
default_to_square = Истина
макс_размер = Нет

)
→
изображение

Параметры

• изображение ( PIL.Image.Image или np.ndarray или torch.Tensor ) —
  Изображение для изменения размера.

• размер ( int или Tuple[int, int] ) —
  Размер, используемый для изменения размера изображения. Если размер представляет собой последовательность, подобную (h, w), выходной размер будет
  соответствует этому.

  Если размер является целым числом, а default_to_square равен True , то размер изображения будет изменен на (размер, размер). Если
  size — это int, а default_to_square — это False , тогда меньший край изображения будет соответствовать
  Это число. т. е. если высота > ширина, то изображение будет масштабировано до (размер * высота/ширина, размер).

• resample ( int , необязательный , по умолчанию PILImageResampling.BILINEAR ) —
  Фильтр для пользователя для повторной выборки.

• default_to_square ( bool , необязательный , по умолчанию True ) —
  Как преобразовать размера , когда это одиночное целое число. Если установлено значение True , размер будет преобразован в
  квадрат ( размер , размер ). Если установлено значение False , будет реплицировано
  torchvision.transforms.Resize
  с поддержкой изменения размера только наименьшего края и дополнительным max_size .

• max_size ( int , необязательный , по умолчанию None ) —
  Максимально допустимое значение более длинного края изображения с измененным размером: если более длинный край изображения
  больше max_size после изменения размера в соответствии с размером , затем размер изображения снова изменяется, поэтому
  что более длинный край равен max_size . В результате размер может быть отменен, т.е. меньший
  край может быть короче размера . Используется, только если default_to_square равно False .

A изменен размер PIL.Image.Image .

Изменяет размеры изображения . Обеспечивает преобразование ввода в PIL. Image.

повернуть

< источник >

(
изображение
угол
повторная выборка = нет
расширить = 0
центр = нет
перевести = нет
цвет заливки = нет

)
→
изображение

Параметры

• изображение ( PIL.Image.Image или np.ndarray или torch.Tensor ) —
  Изображение для поворота. Если np.ndarray или torch.Tensor , будет преобразовано в PIL.Image.Image до
  вращающийся.

A повернутый PIL.Image.Image .

Возвращает повернутую копию изображения . Этот метод возвращает копию изображения , повернутую на заданное число градусов.
против часовой стрелки вокруг его центра.

to_numpy_array

< источник >

(
изображение
масштабирование = Нет
канал_первый = Истина

)

Параметры

• изображение ( PIL. Image.Image или np.ndarray или torch.Tensor ) —
  Изображение для преобразования в массив NumPy.

• изменение масштаба ( bool , дополнительный ) —
  Следует ли применять коэффициент масштабирования (чтобы значения пикселей плавали между 0. и 1.). Воля
  по умолчанию True , если изображение представляет собой изображение PIL или массив/тензор целых чисел, False в противном случае.

• channel_first ( bool , необязательный , по умолчанию True ) —
  Следует ли переставлять размеры изображения, чтобы сначала поставить размер канала.

Преобразует изображение в пустой массив. При необходимости изменяет его масштаб и помещает размер канала в качестве первого
измерение.

to_pil_image

< источник >

(
изображение
масштабирование = Нет

)

Параметры

• изображение ( PIL. Image.Image или numpy.ndarray или torch.Tensor ) —
  Изображение для преобразования в формат изображения PIL.

• изменение масштаба ( bool , дополнительный ) —
  Следует ли применять коэффициент масштабирования (чтобы сделать значения пикселей целыми числами от 0 до 255). Воля
  по умолчанию True , если тип изображения является плавающим, False в противном случае.

Преобразует изображение в изображение PIL. При необходимости масштабирует его и возвращает измерение канала в качестве последней оси, если
нужный.

Искрогаситель — Transformers Wiki

Искровой экстрактор — это устройство, которое используется для извлечения искры трансформатора из его механического корпуса. Этот процесс может быть совершен даже против воли целевого Трансформера (что, собственно, и было нормой). После извлечения из тела искра Трансформера становится более или менее беспомощной.

Когда экстрактор находится рядом с Трансформером и активирован, даже до того, как появится искра, Трансформер часто кажется ошеломленным или ошеломленным, так что им трудно сопротивляться. Само извлечение происходит довольно быстро, в большинстве случаев оно занимает менее тридцати земных секунд. Таким образом, экстракторы весьма эффективны в качестве оружия, требуя только, чтобы жертва была на мгновение обездвижена, чтобы экстрактор мог выполнить свою работу.

Художественная литература

Войны Зверей Преемственность мультфильмов

Комиксы 3H

Технология извлечения искр, разработанная Криотеком, попала в руки Мегатрона, когда он вернулся на Кибертрон из Beast Wars и некоторое время работал с Cryotek.

Чудовищные Машины мультфильм

Я ПРОГЛОТЛЮ ВАШУ ДУШУ!

Искровые экстракторы использовались часто, например, несколько раз на Блэкарахнии. После взаимодействия с Оракулом собственная бестелесная искра Мегатрона также обладала способностью удалять искры живых Трансформеров даже без технологической помощи экстрактора.

Прайм мультфильм

Полиция Каона! Никому не двигаться!

Одно из видов оружия класса А, конфискованных у десептиконов, искроуловитель хранился в Хранилищах Иакон. Когда десептиконы штурмовали Иакон, Альфа Трион отправил Экстрактора за пределы планеты Операция «Шмель, часть 1» и оказался на Земле. Альфа/Омега Он оставался погребенным, пока десептиконы не раскопали его много лет спустя. Хотя Оптимус Прайм пытался забрать его, Мегатрон угрожал активировать его, потенциально извлекая искру из всех присутствующих. Когда лидер десептиконов попытался вернуться на свой корабль, Бамблби украл у него устройство и забрал его на базу автоботов. Операция «Шмель», часть 1

Автоботы попытались использовать искроуловитель для нападения на военный корабль десептиконов, но только что пробужденный интеллект корабля поместил их всех в стазисный замок. Мегатрон приказал кораблю приблизиться, чтобы он мог забрать свое оружие, но вместо этого военный корабль изменил курс. Летающий разум Джек позже подтвердил, что экстрактор искр снова был в хранилище на базе, подразумевая, что автоботы восстановили его. Новый рекрут

Когда автоботы готовились отправиться на Кибертрон, Дымовая завеса забрала искроуловитель со склада. После того, как автоботы захватили ключи Омега, он развернул оружие в середине рядов десептиконов. Экстрактор уничтожил эскадрилью Транспортных средств до того, как Мегатрон пронзил ее своей Саблей Темной Звезды. Регенерация

Серия игровых фильмов

Эпоха истребления фильм

У Локдауна было устройство, способное извлекать искры, и он использовал его на Рэтчете, когда автобот отказался выдать местонахождение Оптимуса Прайма. Он применил его еще раз, когда угрожал Кейду Йегеру. Возраст вымирания

2005 Преемственность IDW

В рамках сотрудничества Мезотуласа и Проула в первые дни Великой войны они вдвоем обдумывали карательные меры тюремного заключения для военнопленных. Их усилия начались с Noisemaze, но они решили отказаться от него в пользу разработки метода извлечения искры. Sins of the Wreckers # 3 Когда Проул восстал против своего напарника, Шумовая чушь была забыта, и извлечение искры стало обычным способом сдерживания заключенных. Многочисленные преступники, как автоботы, так и десептиконы, разделили свои Искры в Гаррусе-9..