Transformers-源码解析-一百三十八-

Transformers 源码解析（一百三十八）

.\utils\dummy_sentencepiece_and_tokenizers_objects.py

# 这个文件是通过命令 `make fix-copies` 自动生成的，不要编辑。
# 从上层模块导入 DummyObject 和 requires_backends 函数
from ..utils import DummyObject, requires_backends

# 初始化一个全局变量 SLOW_TO_FAST_CONVERTERS，暂时设为 None
SLOW_TO_FAST_CONVERTERS = None

# 定义一个函数 convert_slow_tokenizer，用于将慢速分词器转换为快速分词器
# 该函数使用 requires_backends 函数确保运行时有必要的后端支持模块 ["sentencepiece", "tokenizers"]
def convert_slow_tokenizer(*args, **kwargs):
    requires_backends(convert_slow_tokenizer, ["sentencepiece", "tokenizers"])

.\utils\dummy_sentencepiece_objects.py

# 以下代码由命令 `make fix-copies` 自动生成，不要修改。
from ..utils import DummyObject, requires_backends

# 定义 AlbertTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class AlbertTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 BarthezTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class BarthezTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 BartphoTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class BartphoTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 BertGenerationTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class BertGenerationTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 BigBirdTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class BigBirdTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 CamembertTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class CamembertTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 CodeLlamaTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class CodeLlamaTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 CpmTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class CpmTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 DebertaV2Tokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class DebertaV2Tokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 ErnieMTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class ErnieMTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 FNetTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class FNetTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 GemmaTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class GemmaTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 GPTSw3Tokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class GPTSw3Tokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 LayoutXLMTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class LayoutXLMTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 LlamaTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class LlamaTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 M2M100Tokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class M2M100Tokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 定义支持的后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])

# 定义 MarianTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class MarianTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 该类的定义未完整，暂无初始化方法和后端定义
    pass
    # 定义一个类属性 `_backends`，该列表包含字符串 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]
    
    # 定义类的初始化方法 `__init__`，接受任意数量的位置参数 `args` 和关键字参数 `kwargs`
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 `requires_backends` 函数，传入当前对象以及要求的后端列表 ["sentencepiece"]
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])
# 定义一个 MBart50Tokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class MBart50Tokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 MBartTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class MBartTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 MLukeTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class MLukeTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 MT5Tokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class MT5Tokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 NllbTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class NllbTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 PegasusTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class PegasusTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 PLBartTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class PLBartTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 ReformerTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class ReformerTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 RemBertTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class RemBertTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 SeamlessM4TTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class SeamlessM4TTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 SiglipTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class SiglipTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 Speech2TextTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class Speech2TextTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 SpeechT5Tokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class SpeechT5Tokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 T5Tokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class T5Tokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 UdopTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class UdopTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 XGLMTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class XGLMTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖 "sentencepiece" 后端
        requires_backends(self, ["sentencepiece"])


# 定义一个 XLMProphetNetTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class XLMProphetNetTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量，指定后端为 "sentencepiece"
    _backends = ["sentencepiece"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        #
# 定义 XLMRobertaTokenizer 类，使用 DummyObject 元类
class XLMRobertaTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _back

.\utils\dummy_speech_objects.py

# 这个文件是由命令 `make fix-copies` 自动生成的，不要编辑。
# 从上级目录的 utils 模块中导入 DummyObject 和 requires_backends 函数
from ..utils import DummyObject, requires_backends

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 ASTFeatureExtractor
class ASTFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends，指定为包含字符串 "speech" 的列表
    _backends = ["speech"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保 self 对象依赖 "speech" 后端
        requires_backends(self, ["speech"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 Speech2TextFeatureExtractor
class Speech2TextFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends，指定为包含字符串 "speech" 的列表
    _backends = ["speech"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保 self 对象依赖 "speech" 后端
        requires_backends(self, ["speech"])

.\utils\dummy_tensorflow_text_objects.py

# 该文件由命令 `make fix-copies` 自动生成，不要编辑。
# 从上级目录的 utils 模块导入 DummyObject 和 requires_backends 函数
from ..utils import DummyObject, requires_backends

# 定义 TFBertTokenizer 类，其元类为 DummyObject
class TFBertTokenizer(metaclass=DummyObject):
    # _backends 属性指定为 ["tensorflow_text"]
    _backends = ["tensorflow_text"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖于 "tensorflow_text" 后端
        requires_backends(self, ["tensorflow_text"])

.\utils\dummy_tf_objects.py

# 由命令 `make fix-copies` 自动生成的文件，不要手动编辑。
from ..utils import DummyObject, requires_backends

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TensorFlowBenchmarkArguments，该类支持 TensorFlow 后端
class TensorFlowBenchmarkArguments(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TensorFlowBenchmark，该类支持 TensorFlow 后端
class TensorFlowBenchmark(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFForcedBOSTokenLogitsProcessor，该类支持 TensorFlow 后端
class TFForcedBOSTokenLogitsProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFForcedEOSTokenLogitsProcessor，该类支持 TensorFlow 后端
class TFForcedEOSTokenLogitsProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFForceTokensLogitsProcessor，该类支持 TensorFlow 后端
class TFForceTokensLogitsProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFGenerationMixin，该类支持 TensorFlow 后端
class TFGenerationMixin(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFLogitsProcessor，该类支持 TensorFlow 后端
class TFLogitsProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFLogitsProcessorList，该类支持 TensorFlow 后端
class TFLogitsProcessorList(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFLogitsWarper，该类支持 TensorFlow 后端
class TFLogitsWarper(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFMinLengthLogitsProcessor，该类支持 TensorFlow 后端
class TFMinLengthLogitsProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFNoBadWordsLogitsProcessor，该类支持 TensorFlow 后端
class TFNoBadWordsLogitsProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFNoRepeatNGramLogitsProcessor，该类支持 TensorFlow 后端
class TFNoRepeatNGramLogitsProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFRepetitionPenaltyLogitsProcessor，该类支持 TensorFlow 后端
class TFRepetitionPenaltyLogitsProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFSuppressTokensAtBeginLogitsProcessor，该类支持 TensorFlow 后端
class TFSuppressTokensAtBeginLogitsProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFSuppressTokensLogitsProcessor，该类支持 TensorFlow 后端
class TFSuppressTokensLogitsProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFTemperatureLogitsWarper，该类支持 TensorFlow 后端
class TFTemperatureLogitsWarper(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFTopKLogitsWarper，该类支持 TensorFlow 后端
class TFTopKLogitsWarper(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意参数，并要求依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 TFTopPLogitsWarper，该类支持 TensorFlow 后端
class TFTopPLogitsWarper(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    
    # 初始化方法，接受任意参数，没有要求依赖的 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        pass
    # 初始化函数，用于实例化对象时执行初始化操作
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求确保对象支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])
class KerasMetricCallback(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建KerasMetricCallback类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class PushToHubCallback(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建PushToHubCallback类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建TFPreTrainedModel类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFSequenceSummary(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建TFSequenceSummary类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFSharedEmbeddings(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建TFSharedEmbeddings类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


def shape_list(*args, **kwargs):
    # 要求shape_list函数的后端为TensorFlow
    requires_backends(shape_list, ["tf"])


TF_ALBERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFAlbertForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建TFAlbertForMaskedLM类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFAlbertForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建TFAlbertForMultipleChoice类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFAlbertForPreTraining(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建TFAlbertForPreTraining类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFAlbertForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建TFAlbertForQuestionAnswering类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFAlbertForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建TFAlbertForSequenceClassification类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFAlbertForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建TFAlbertForTokenClassification类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFAlbertMainLayer(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建TFAlbertMainLayer类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFAlbertModel(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建TFAlbertModel类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFAlbertPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 使用DummyObject作为元类创建TFAlbertPreTrainedModel类，这是一个空占位符类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求该实例的后端为TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_MODEL_FOR_AUDIO_CLASSIFICATION_MAPPING = None


TF_MODEL_FOR_CAUSAL_LM_MAPPING = None


TF_MODEL_FOR_DOCUMENT_QUESTION_ANSWERING_MAPPING = None


TF_MODEL_FOR_IMAGE_CLASSIFICATION_MAPPING = None


TF_MODEL_FOR_MASK_GENERATION_MAPPING = None


TF_MODEL_FOR_MASKED_IMAGE_MODELING_MAPPING = None


TF_MODEL_FOR_MASKED_LM_MAPPING = None


TF_MODEL_FOR_MULTIPLE_CHOICE_MAPPING = None


TF_MODEL_FOR_NEXT_SENTENCE_PREDICTION_MAPPING = None


TF_MODEL_FOR_PRETRAINING_MAPPING = None


TF_MODEL_FOR_QUESTION_ANSWERING_MAPPING = None


TF_MODEL_FOR_SEMANTIC_SEGMENTATION_MAPPING = None


TF_MODEL_FOR_SEQ_TO_SEQ_CAUSAL_LM_MAPPING = None
# 定义 TensorFlow 模型到序列分类的映射，初始值为 None
TF_MODEL_FOR_SEQUENCE_CLASSIFICATION_MAPPING = None

# 定义 TensorFlow 模型到语音序列到序列的映射，初始值为 None
TF_MODEL_FOR_SPEECH_SEQ_2_SEQ_MAPPING = None

# 定义 TensorFlow 模型到表格问答的映射，初始值为 None
TF_MODEL_FOR_TABLE_QUESTION_ANSWERING_MAPPING = None

# 定义 TensorFlow 模型到文本编码的映射，初始值为 None
TF_MODEL_FOR_TEXT_ENCODING_MAPPING = None

# 定义 TensorFlow 模型到标记分类的映射，初始值为 None
TF_MODEL_FOR_TOKEN_CLASSIFICATION_MAPPING = None

# 定义 TensorFlow 模型到视觉序列到序列的映射，初始值为 None
TF_MODEL_FOR_VISION_2_SEQ_MAPPING = None

# 定义 TensorFlow 模型到零样本图像分类的映射，初始值为 None
TF_MODEL_FOR_ZERO_SHOT_IMAGE_CLASSIFICATION_MAPPING = None

# 定义 TensorFlow 模型的映射，初始值为 None
TF_MODEL_MAPPING = None

# 定义 TensorFlow 模型带有语言模型头的映射，初始值为 None
TF_MODEL_WITH_LM_HEAD_MAPPING = None

# 定义 TFAutoModel 类，用于自动化创建 TensorFlow 模型
class TFAutoModel(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForAudioClassification 类，用于自动化创建音频分类的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForAudioClassification(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForCausalLM 类，用于自动化创建因果语言模型的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForCausalLM(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForDocumentQuestionAnswering 类，用于自动化创建文档问答的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForDocumentQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForImageClassification 类，用于自动化创建图像分类的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForImageClassification(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForMaskedImageModeling 类，用于自动化创建遮蔽图像建模的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForMaskedImageModeling(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForMaskedLM 类，用于自动化创建遮蔽语言模型的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForMaskGeneration 类，用于自动化创建遮蔽生成的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForMaskGeneration(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForMultipleChoice 类，用于自动化创建多项选择的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForNextSentencePrediction 类，用于自动化创建下一句预测的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForNextSentencePrediction(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForPreTraining 类，用于自动化创建预训练的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForPreTraining(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForQuestionAnswering 类，用于自动化创建问答的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForSemanticSegmentation 类，用于自动化创建语义分割的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForSemanticSegmentation(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForSeq2SeqLM 类，用于自动化创建序列到序列语言模型的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForSeq2SeqLM(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForSequenceClassification 类，用于自动化创建序列分类的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类实例化时依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFAutoModelForSpeechSeq2Seq 类，用于自动化创建语音序列到序列的 TensorFlow 模型
class TFAutoModelForSpeechSeq2Seq(metaclass=DummyObject):
    # 支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 注意：此类定义未完，需要根据实际内容继续补
    # 定义类的类变量 _backends，指定支持的后端为 "tf"
    _backends = ["tf"]
    
    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用函数 requires_backends 来确保当前类实例支持 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])
class TFAutoModelForTableQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFAutoModelForTextEncoding(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFAutoModelForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFAutoModelForVision2Seq(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFAutoModelForZeroShotImageClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFAutoModelWithLMHead(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBartForConditionalGeneration(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBartForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBartModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBartPretrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_BERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFBertEmbeddings(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBertForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBertForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBertForNextSentencePrediction(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBertForPreTraining(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBertForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBertForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBertForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保当前类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])
class TFBertLMHeadModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBertLMHeadModel 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBertMainLayer(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBertMainLayer 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBertModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBertModel 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBertPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBertPreTrainedModel 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBlenderbotForConditionalGeneration(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBlenderbotForConditionalGeneration 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBlenderbotModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBlenderbotModel 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBlenderbotPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBlenderbotPreTrainedModel 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBlenderbotSmallForConditionalGeneration(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBlenderbotSmallForConditionalGeneration 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBlenderbotSmallModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBlenderbotSmallModel 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBlenderbotSmallPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBlenderbotSmallPreTrainedModel 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_BLIP_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFBlipForConditionalGeneration(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBlipForConditionalGeneration 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBlipForImageTextRetrieval(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBlipForImageTextRetrieval 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBlipForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBlipForQuestionAnswering 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBlipModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBlipModel 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBlipPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBlipPreTrainedModel 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBlipTextModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBlipTextModel 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFBlipVisionModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFBlipVisionModel 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_CAMEMBERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFCamembertForCausalLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建 TFCamembertForCausalLM 类，确保仅兼容 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])
# 定义 TFCamembertForMaskedLM 类，用于 TF 后端的 Masked LM 模型
class TFCamembertForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFCamembertForMultipleChoice 类，用于 TF 后端的多选题模型
class TFCamembertForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFCamembertForQuestionAnswering 类，用于 TF 后端的问答模型
class TFCamembertForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFCamembertForSequenceClassification 类，用于 TF 后端的序列分类模型
class TFCamembertForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFCamembertForTokenClassification 类，用于 TF 后端的标记分类模型
class TFCamembertForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFCamembertModel 类，用于 TF 后端的 Camembert 模型
class TFCamembertModel(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFCamembertPreTrainedModel 类，用于 TF 后端的预训练 Camembert 模型
class TFCamembertPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 初始化 TF_CLIP_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST 为 None
TF_CLIP_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


# 定义 TFCLIPModel 类，用于 TF 后端的 CLIP 模型
class TFCLIPModel(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFCLIPPreTrainedModel 类，用于 TF 后端的预训练 CLIP 模型
class TFCLIPPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFCLIPTextModel 类，用于 TF 后端的文本 CLIP 模型
class TFCLIPTextModel(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFCLIPVisionModel 类，用于 TF 后端的视觉 CLIP 模型
class TFCLIPVisionModel(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 初始化 TF_CONVBERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST 为 None
TF_CONVBERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


# 定义 TFConvBertForMaskedLM 类，用于 TF 后端的 ConvBERT Masked LM 模型
class TFConvBertForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFConvBertForMultipleChoice 类，用于 TF 后端的 ConvBERT 多选题模型
class TFConvBertForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFConvBertForQuestionAnswering 类，用于 TF 后端的 ConvBERT 问答模型
class TFConvBertForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFConvBertForSequenceClassification 类，用于 TF 后端的 ConvBERT 序列分类模型
class TFConvBertForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFConvBertForTokenClassification 类，用于 TF 后端的 ConvBERT 标记分类模型
class TFConvBertForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFConvBertLayer 类，用于 TF 后端的 ConvBERT 层
class TFConvBertLayer(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，确保依赖的后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 定义 TFConvBertModel 类，用于 TF 后端的 ConvBERT 模型
class TFConvBertModel(metaclass=DummyObject):
    # 指定支持的后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]
    # 定义初始化方法，用于类的实例化
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，检查当前类实例是否依赖于 "tf" 这个后端
        requires_backends(self, ["tf"])
class TFConvBertPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFConvBertPreTrainedModel 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFConvNextForImageClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFConvNextForImageClassification 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFConvNextModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFConvNextModel 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFConvNextPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFConvNextPreTrainedModel 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFConvNextV2ForImageClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFConvNextV2ForImageClassification 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFConvNextV2Model(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFConvNextV2Model 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFConvNextV2PreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFConvNextV2PreTrainedModel 类，要求使用 TensorFlow 后端


TF_CTRL_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# TF_CTRL_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST 设置为 None


class TFCTRLForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFCTRLForSequenceClassification 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFCTRLLMHeadModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFCTRLLMHeadModel 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFCTRLModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFCTRLModel 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFCTRLPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFCTRLPreTrainedModel 类，要求使用 TensorFlow 后端


TF_CVT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# TF_CVT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST 设置为 None


class TFCvtForImageClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFCvtForImageClassification 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFCvtModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFCvtModel 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFCvtPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFCvtPreTrainedModel 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFData2VecVisionForImageClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFData2VecVisionForImageClassification 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFData2VecVisionForSemanticSegmentation(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFData2VecVisionForSemanticSegmentation 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFData2VecVisionModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化 TFData2VecVisionModel 类，要求使用 TensorFlow 后端


class TFData2VecVisionPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 初始化 TFData2VecVisionPreTrainedModel 类，要求使用 TensorFlow 后端
    # 初始化方法，用于实例化对象时的初始化操作
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖了 "tf"（TensorFlow）后端
        requires_backends(self, ["tf"])
# 初始化变量，用于存储 TF Deberta 预训练模型的存档列表，目前为空
TF_DEBERTA_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None

# 定义 TFDebertaForMaskedLM 类，作为 TFDeberta 的Masked Language Model 的接口，使用 DummyObject 元类
class TFDebertaForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDebertaForMaskedLM 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFDebertaForQuestionAnswering 类，作为 TFDeberta 的Question Answering 模型的接口，使用 DummyObject 元类
class TFDebertaForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDebertaForQuestionAnswering 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFDebertaForSequenceClassification 类，作为 TFDeberta 的Sequence Classification 模型的接口，使用 DummyObject 元类
class TFDebertaForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDebertaForSequenceClassification 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFDebertaForTokenClassification 类，作为 TFDeberta 的Token Classification 模型的接口，使用 DummyObject 元类
class TFDebertaForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDebertaForTokenClassification 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFDebertaModel 类，作为 TFDeberta 的基础模型接口，使用 DummyObject 元类
class TFDebertaModel(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDebertaModel 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFDebertaPreTrainedModel 类，作为 TFDeberta 的预训练模型的接口，使用 DummyObject 元类
class TFDebertaPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDebertaPreTrainedModel 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 初始化变量，用于存储 TF Deberta V2 预训练模型的存档列表，目前为空
TF_DEBERTA_V2_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None

# 定义 TFDebertaV2ForMaskedLM 类，作为 TFDeberta V2 的Masked Language Model 的接口，使用 DummyObject 元类
class TFDebertaV2ForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDebertaV2ForMaskedLM 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFDebertaV2ForMultipleChoice 类，作为 TFDeberta V2 的Multiple Choice 模型的接口，使用 DummyObject 元类
class TFDebertaV2ForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDebertaV2ForMultipleChoice 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFDebertaV2ForQuestionAnswering 类，作为 TFDeberta V2 的Question Answering 模型的接口，使用 DummyObject 元类
class TFDebertaV2ForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDebertaV2ForQuestionAnswering 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFDebertaV2ForSequenceClassification 类，作为 TFDeberta V2 的Sequence Classification 模型的接口，使用 DummyObject 元类
class TFDebertaV2ForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDebertaV2ForSequenceClassification 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFDebertaV2ForTokenClassification 类，作为 TFDeberta V2 的Token Classification 模型的接口，使用 DummyObject 元类
class TFDebertaV2ForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDebertaV2ForTokenClassification 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFDebertaV2Model 类，作为 TFDeberta V2 的基础模型接口，使用 DummyObject 元类
class TFDebertaV2Model(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDebertaV2Model 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFDebertaV2PreTrainedModel 类，作为 TFDeberta V2 的预训练模型的接口，使用 DummyObject 元类
class TFDebertaV2PreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDebertaV2PreTrainedModel 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 初始化变量，用于存储 TF DeiT 预训练模型的存档列表，目前为空
TF_DEIT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None

# 定义 TFDeiTForImageClassification 类，作为 TFDeiT 的Image Classification 模型的接口，使用 DummyObject 元类
class TFDeiTForImageClassification(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDeiTForImageClassification 实例
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求依赖后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义 TFDeiTForImageClassificationWithTeacher 类，作为 TFDeiT 的Image Classification With Teacher 模型的接口，使用 DummyObject 元类
class TFDeiTForImageClassificationWithTeacher(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，用于创建 TFDeiTForImageClassificationWithTeacher 实例
    def
    # 定义私有类变量 `_backends`，包含字符串 "tf"，表示该类依赖 TensorFlow 后端
    _backends = ["tf"]
    
    # 类的初始化方法，用于实例化对象时调用
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 `requires_backends` 函数，验证当前对象依赖的后端是否包含 "tf"
        requires_backends(self, ["tf"])
TF_TRANSFO_XL_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# 初始化一个全局变量，用于存储 TFTransfoXL 模型的预训练模型存档列表，初始值为 None


class TFAdaptiveEmbedding(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFAdaptiveEmbedding 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFAdaptiveEmbedding 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


class TFTransfoXLForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFTransfoXLForSequenceClassification 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFTransfoXLForSequenceClassification 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


class TFTransfoXLLMHeadModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFTransfoXLLMHeadModel 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFTransfoXLLMHeadModel 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


class TFTransfoXLMainLayer(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFTransfoXLMainLayer 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFTransfoXLMainLayer 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


class TFTransfoXLModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFTransfoXLModel 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFTransfoXLModel 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


class TFTransfoXLPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFTransfoXLPreTrainedModel 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFTransfoXLPreTrainedModel 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


TF_DISTILBERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# 初始化一个全局变量，用于存储 TFDistilBert 模型的预训练模型存档列表，初始值为 None


class TFDistilBertForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFDistilBertForMaskedLM 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFDistilBertForMaskedLM 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


class TFDistilBertForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFDistilBertForMultipleChoice 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFDistilBertForMultipleChoice 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


class TFDistilBertForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFDistilBertForQuestionAnswering 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFDistilBertForQuestionAnswering 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


class TFDistilBertForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFDistilBertForSequenceClassification 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFDistilBertForSequenceClassification 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


class TFDistilBertForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFDistilBertForTokenClassification 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFDistilBertForTokenClassification 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


class TFDistilBertMainLayer(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFDistilBertMainLayer 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFDistilBertMainLayer 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


class TFDistilBertModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFDistilBertModel 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFDistilBertModel 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


class TFDistilBertPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFDistilBertPreTrainedModel 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFDistilBertPreTrainedModel 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


TF_DPR_CONTEXT_ENCODER_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# 初始化一个全局变量，用于存储 TFDPRContextEncoder 模型的预训练模型存档列表，初始值为 None


TF_DPR_QUESTION_ENCODER_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# 初始化一个全局变量，用于存储 TFDPRQuestionEncoder 模型的预训练模型存档列表，初始值为 None


TF_DPR_READER_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# 初始化一个全局变量，用于存储 TFDPRReader 模型的预训练模型存档列表，初始值为 None


class TFDPRContextEncoder(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFDPRContextEncoder 类，指定其支持的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化 TFDPRContextEncoder 实例
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用函数确保当前实例依赖的后端为 TensorFlow


class TFDPRPretrainedContextEncoder(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义 TFDPRPretrainedContextEncoder 类，指定其支持的后端为 TensorFlow
    # 初始化函数，用于对象的初始化操作
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用函数 requires_backends 来检查当前对象是否需要特定的后端支持，这里要求支持 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])
class TFDPRPretrainedReader(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFDPRPretrainedReader 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFDPRQuestionEncoder(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFDPRQuestionEncoder 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFDPRReader(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFDPRReader 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_EFFICIENTFORMER_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFEfficientFormerForImageClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFEfficientFormerForImageClassification 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFEfficientFormerForImageClassificationWithTeacher(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFEfficientFormerForImageClassificationWithTeacher 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFEfficientFormerModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFEfficientFormerModel 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFEfficientFormerPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFEfficientFormerPreTrainedModel 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_ELECTRA_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFElectraForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFElectraForMaskedLM 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFElectraForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFElectraForMultipleChoice 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFElectraForPreTraining(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFElectraForPreTraining 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFElectraForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFElectraForQuestionAnswering 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFElectraForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFElectraForSequenceClassification 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFElectraForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFElectraForTokenClassification 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFElectraModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFElectraModel 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFElectraPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFElectraPreTrainedModel 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFEncoderDecoderModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFEncoderDecoderModel 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


ESM_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFEsmForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFEsmForMaskedLM 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFEsmForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 TFEsmForSequenceClassification 的类，该类使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，要求该类依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])
    # 定义私有属性_backends，值为列表["tf"]
    _backends = ["tf"]

    # 初始化函数，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用requires_backends函数，检查当前对象是否需要后端"tf"
        requires_backends(self, ["tf"])
class TFEsmForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFEsmModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFEsmPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_FLAUBERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFFlaubertForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFFlaubertForQuestionAnsweringSimple(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFFlaubertForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFFlaubertForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFFlaubertModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFFlaubertPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFFlaubertWithLMHeadModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_FUNNEL_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFFunnelBaseModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFFunnelForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFFunnelForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFFunnelForPreTraining(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFFunnelForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFFunnelForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFFunnelForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类仅支持 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFFunnelModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用函数检查是否需要特定的后端库，这里需要检查 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])
# 使用 DummyObject 元类定义 TFFunnelPreTrainedModel 类，表示 TensorFlow 下的预训练模型
class TFFunnelPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# TF_GPT2_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST 被设置为 None
TF_GPT2_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGPT2DoubleHeadsModel 类，表示 TensorFlow 下的 GPT-2 双头模型
class TFGPT2DoubleHeadsModel(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGPT2ForSequenceClassification 类，表示 TensorFlow 下的 GPT-2 序列分类模型
class TFGPT2ForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGPT2LMHeadModel 类，表示 TensorFlow 下的 GPT-2 语言模型
class TFGPT2LMHeadModel(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGPT2MainLayer 类，表示 TensorFlow 下的 GPT-2 主层
class TFGPT2MainLayer(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGPT2Model 类，表示 TensorFlow 下的 GPT-2 模型
class TFGPT2Model(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGPT2PreTrainedModel 类，表示 TensorFlow 下的 GPT-2 预训练模型
class TFGPT2PreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGPTJForCausalLM 类，表示 TensorFlow 下的 GPT-J 因果语言模型
class TFGPTJForCausalLM(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGPTJForQuestionAnswering 类，表示 TensorFlow 下的 GPT-J 问答模型
class TFGPTJForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGPTJForSequenceClassification 类，表示 TensorFlow 下的 GPT-J 序列分类模型
class TFGPTJForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGPTJModel 类，表示 TensorFlow 下的 GPT-J 模型
class TFGPTJModel(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGPTJPreTrainedModel 类，表示 TensorFlow 下的 GPT-J 预训练模型
class TFGPTJPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# TF_GROUPVIT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST 被设置为 None
TF_GROUPVIT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGroupViTModel 类，表示 TensorFlow 下的 GroupViT 模型
class TFGroupViTModel(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGroupViTPreTrainedModel 类，表示 TensorFlow 下的 GroupViT 预训练模型
class TFGroupViTPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGroupViTTextModel 类，表示 TensorFlow 下的 GroupViT 文本模型
class TFGroupViTTextModel(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# 使用 DummyObject 元类定义 TFGroupViTVisionModel 类，表示 TensorFlow 下的 GroupViT 视觉模型
class TFGroupViTVisionModel(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数，并确保依赖于 TensorFlow 后端
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])


# TF_HUBERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST 被设置为 None
TF_HUBERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


# 使用 DummyObject 元类定义 TFHubertForCTC 类，表示 TensorFlow 下的 Hubert CTC 模型
class TFHubertForCTC(metaclass=DummyObject):
    # 类属性，指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，接受任
class TFHubertPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_LAYOUTLM_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFLayoutLMForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLayoutLMForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLayoutLMForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLayoutLMForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLayoutLMMainLayer(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLayoutLMModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLayoutLMPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_LAYOUTLMV3_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFLayoutLMv3ForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLayoutLMv3ForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLayoutLMv3ForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLayoutLMv3Model(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLayoutLMv3PreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLEDForConditionalGeneration(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLEDModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLEDPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_LONGFORMER_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFLongformerForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求此类使用 TensorFlow 作为后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFLongformerForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    # DummyObject类的一个元类，用于模拟一个空的类定义
    _backends = ["tf"]
    # 定义一个类变量 `_backends`，用于存储支持的后端类型，这里包含了字符串 "tf"
    _backends = ["tf"]
    
    # 初始化方法，用于创建类的实例。接受任意位置参数和关键字参数。
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 `requires_backends` 函数，确保当前对象依赖于后端类型 "tf"，否则会引发错误。
        requires_backends(self, ["tf"])
class TFLongformerForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 Longformer 问答模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFLongformerForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 Longformer 序列分类模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFLongformerForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 Longformer 标记分类模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFLongformerModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 Longformer 模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFLongformerPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 Longformer 预训练模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFLongformerSelfAttention(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 Longformer 自注意力模块的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

TF_LXMERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None

class TFLxmertForPreTraining(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 LXMERT 预训练模型（用于预训练）的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFLxmertMainLayer(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 LXMERT 主层的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFLxmertModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 LXMERT 模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFLxmertPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 LXMERT 预训练模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFLxmertVisualFeatureEncoder(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 LXMERT 视觉特征编码器的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFMarianModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 Marian 模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFMarianMTModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 Marian 机器翻译模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFMarianPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 Marian 预训练模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFMBartForConditionalGeneration(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 MBart 生成式模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFMBartModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 MBart 模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

class TFMBartPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 MBart 预训练模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。

TF_MOBILEBERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None

class TFMobileBertForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化函数，用于设置 MobileBERT 掩码语言模型的实例。
        # 使用 requires_backends 函数确保需要的后端是 TensorFlow。
class TFMobileBertForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMobileBertForMultipleChoice 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例支持 "tf" 后端


class TFMobileBertForNextSentencePrediction(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMobileBertForNextSentencePrediction 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例支持 "tf" 后端


class TFMobileBertForPreTraining(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMobileBertForPreTraining 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例支持 "tf" 后端


class TFMobileBertForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMobileBertForQuestionAnswering 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例支持 "tf" 后端


class TFMobileBertForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMobileBertForSequenceClassification 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例支持 "tf" 后端


class TFMobileBertForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMobileBertForTokenClassification 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"


class TFMobileBertMainLayer(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMobileBertMainLayer 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"


class TFMobileBertModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMobileBertModel 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"


class TFMobileBertPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMobileBertPreTrainedModel 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"


TF_MOBILEVIT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# 定义 TF_MOBILEVIT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST 常量，初始化为 None


class TFMobileViTForImageClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMobileViTForImageClassification 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例支持 "tf" 后端


class TFMobileViTForSemanticSegmentation(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMobileViTForSemanticSegmentation 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例支持 "tf" 后端


class TFMobileViTModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMobileViTModel 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"


class TFMobileViTPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMobileViTPreTrainedModel 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"


TF_MPNET_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# 定义 TF_MPNET_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST 常量，初始化为 None


class TFMPNetForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMPNetForMaskedLM 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"


class TFMPNetForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMPNetForMultipleChoice 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"


class TFMPNetForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMPNetForQuestionAnswering 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"


class TFMPNetForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMPNetForSequenceClassification 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"


class TFMPNetForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFMPNetForTokenClassification 类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    # 类属性 _backends，指定支持的后端为 "tf"
    # 定义一个初始化方法，用于实例化对象时初始化其状态
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])
class TFMPNetMainLayer(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFMPNetModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFMPNetPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFMT5EncoderModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFMT5ForConditionalGeneration(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFMT5Model(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

TF_OPENAI_GPT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None

class TFOpenAIGPTDoubleHeadsModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFOpenAIGPTForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFOpenAIGPTLMHeadModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFOpenAIGPTMainLayer(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFOpenAIGPTModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFOpenAIGPTPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFOPTForCausalLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFOPTModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFOPTPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFPegasusForConditionalGeneration(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFPegasusModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFPegasusPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求使用 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])

class TFRagModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 初始化方法，用于对象的初始化操作
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])
class TFRagPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFRagSequenceForGeneration(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFRagTokenForGeneration(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

TF_REGNET_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# 设置 TF_REGNET_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST 为 None，未定义预训练模型的存档列表

class TFRegNetForImageClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFRegNetModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFRegNetPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

TF_REMBERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# 设置 TF_REMBERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST 为 None，未定义预训练模型的存档列表

class TFRemBertForCausalLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFRemBertForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFRemBertForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFRemBertForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFRemBertForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFRemBertForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFRemBertLayer(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFRemBertModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFRemBertPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

TF_RESNET_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# 设置 TF_RESNET_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST 为 None，未定义预训练模型的存档列表

class TFResNetForImageClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFResNetModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
        # 初始化方法，设置类属性 _backends 为 ["tf"]，表示该类依赖于 TensorFlow 后端

class TFResNetPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 初始化方法未定义，未设置 requires_backends，但仍然表明该类依赖于 TensorFlow 后端
    # 定义一个初始化方法，用于类的实例化过程，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，传入当前对象实例和一个包含字符串 "tf" 的列表，确保 "tf" 后端被加载
        requires_backends(self, ["tf"])
# 定义一个全局变量，用于存储 TF-Roberta 预训练模型的存档列表，初始为 None
TF_ROBERTA_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None

# 定义一个虚拟类 TFRobertaForCausalLM，用于表示 TF-Roberta 模型的因果语言建模任务
class TFRobertaForCausalLM(metaclass=DummyObject):
    # 指定后端为 TensorFlow
    _backends = ["tf"]

    # 初始化方法，要求确保后端为 TensorFlow
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaForMaskedLM，表示 TF-Roberta 模型的遮蔽语言建模任务
class TFRobertaForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaForMultipleChoice，表示 TF-Roberta 模型的多项选择任务
class TFRobertaForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaForQuestionAnswering，表示 TF-Roberta 模型的问答任务
class TFRobertaForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaForSequenceClassification，表示 TF-Roberta 模型的序列分类任务
class TFRobertaForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaForTokenClassification，表示 TF-Roberta 模型的标记分类任务
class TFRobertaForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaMainLayer，表示 TF-Roberta 模型的主层
class TFRobertaMainLayer(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaModel，表示 TF-Roberta 模型
class TFRobertaModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaPreTrainedModel，表示 TF-Roberta 预训练模型
class TFRobertaPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义一个全局变量，用于存储 TF-Roberta 预层归一化模型的存档列表，初始为 None
TF_ROBERTA_PRELAYERNORM_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None

# 定义类 TFRobertaPreLayerNormForCausalLM，表示 TF-Roberta 预层归一化模型的因果语言建模任务
class TFRobertaPreLayerNormForCausalLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaPreLayerNormForMaskedLM，表示 TF-Roberta 预层归一化模型的遮蔽语言建模任务
class TFRobertaPreLayerNormForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaPreLayerNormForMultipleChoice，表示 TF-Roberta 预层归一化模型的多项选择任务
class TFRobertaPreLayerNormForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaPreLayerNormForQuestionAnswering，表示 TF-Roberta 预层归一化模型的问答任务
class TFRobertaPreLayerNormForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaPreLayerNormForSequenceClassification，表示 TF-Roberta 预层归一化模型的序列分类任务
class TFRobertaPreLayerNormForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaPreLayerNormForTokenClassification，表示 TF-Roberta 预层归一化模型的标记分类任务
class TFRobertaPreLayerNormForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaPreLayerNormMainLayer，表示 TF-Roberta 预层归一化模型的主层
class TFRobertaPreLayerNormMainLayer(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])

# 定义类 TFRobertaPreLayerNormModel，表示 TF-Roberta 预层归一化模型
class TFRobertaPreLayerNormModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tf"])
class TFRobertaPreLayerNormPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF Roberta 预处理层规范预训练模型

    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


TF_ROFORMER_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# 定义 TF RoFormer 预训练模型存档列表为空


class TFRoFormerForCausalLM(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF RoFormer 因果语言模型


    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


class TFRoFormerForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF RoFormer 掩码语言模型


    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


class TFRoFormerForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF RoFormer 多选模型


    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


class TFRoFormerForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF RoFormer 问答模型


    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


class TFRoFormerForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF RoFormer 序列分类模型


    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


class TFRoFormerForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF RoFormer 标记分类模型


    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


class TFRoFormerLayer(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF RoFormer 层


    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


class TFRoFormerModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF RoFormer 模型


    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


class TFRoFormerPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF RoFormer 预训练模型


    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


TF_SAM_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# 定义 TF SAM 预训练模型存档列表为空


class TFSamModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF SAM 模型


    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


class TFSamPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF SAM 预训练模型


    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


TF_SEGFORMER_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None
# 定义 TF SegFormer 预训练模型存档列表为空


class TFSegformerDecodeHead(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF SegFormer 解码头


    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


class TFSegformerForImageClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF SegFormer 图像分类模型


    _backends = ["tf"]
    # 类属性，指定该类的后端为 TensorFlow

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数

        requires_backends(self, ["tf"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保该类实例在 TensorFlow 后端下运行


class TFSegformerForSemanticSegmentation(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个带有 DummyObject 元类的类，用于 TF
class TFSpeech2TextForConditionalGeneration(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFSpeech2TextModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFSpeech2TextPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_SWIN_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFSwinForImageClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFSwinForMaskedImageModeling(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFSwinModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFSwinPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_T5_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFT5EncoderModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFT5ForConditionalGeneration(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFT5Model(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFT5PreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_TAPAS_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFTapasForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFTapasForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFTapasForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFTapasModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFTapasPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFVisionEncoderDecoderModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 确保此类需要依赖 TensorFlow 后端
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFVisionTextDualEncoderModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义一个初始化方法，用于实例化对象时进行初始化操作
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，检查当前对象是否需要依赖 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])
class TFViTForImageClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFViT 图像分类模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFViTModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFViT 模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFViTPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFViT 预训练模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFViTMAEForPreTraining(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFViT 预训练模型用于预训练，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFViTMAEModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFViT 模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFViTMAEPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFViT 预训练模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_WAV_2_VEC_2_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFWav2Vec2ForCTC(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFWav2Vec2 CTC 模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFWav2Vec2ForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFWav2Vec2 序列分类模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFWav2Vec2Model(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFWav2Vec2 模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFWav2Vec2PreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFWav2Vec2 预训练模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_WHISPER_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFWhisperForConditionalGeneration(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFWhisper 条件生成模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFWhisperModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFWhisper 模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFWhisperPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFWhisper 预训练模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_XGLM_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFXGLMForCausalLM(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFXGLM 因果语言模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXGLMModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFXGLM 模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXGLMPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFXGLM 预训练模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_XLM_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFXLMForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFXLM 多项选择模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化函数，确保后端为 TensorFlow
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLMForQuestionAnsweringSimple(metaclass=DummyObject):
    # 定义 TFXLM 简单问答模型，使用 DummyObject 元类
    _backends = ["tf"]
    # 定义类的初始化方法，用于创建类的实例时执行一些初始化操作
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前环境中存在 "tf" 这个后端
        requires_backends(self, ["tf"])
class TFXLMForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，用于序列分类任务的 TF-XLM 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLMForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，用于标记分类任务的 TF-XLM 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLMMainLayer(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，TF-XLM 主层
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLMModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，TF-XLM 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLMPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，TF-XLM 预训练模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLMWithLMHeadModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，带有语言模型头部的 TF-XLM 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_XLM_ROBERTA_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFXLMRobertaForCausalLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，用于因果语言建模的 TF-XLM RoBERTa 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLMRobertaForMaskedLM(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，用于遮蔽语言建模的 TF-XLM RoBERTa 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLMRobertaForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，用于多项选择任务的 TF-XLM RoBERTa 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLMRobertaForQuestionAnswering(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，用于问答任务的 TF-XLM RoBERTa 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLMRobertaForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，用于序列分类任务的 TF-XLM RoBERTa 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLMRobertaForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，用于标记分类任务的 TF-XLM RoBERTa 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLMRobertaModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，TF-XLM RoBERTa 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLMRobertaPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，TF-XLM RoBERTa 预训练模型
        requires_backends(self, ["tf"])


TF_XLNET_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST = None


class TFXLNetForMultipleChoice(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，用于多项选择任务的 TF-XLNet 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLNetForQuestionAnsweringSimple(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，用于简单问答任务的 TF-XLNet 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLNetForSequenceClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 使用 DummyObject 元类创建的类，用于序列分类任务的 TF-XLNet 模型
        requires_backends(self, ["tf"])


class TFXLNetForTokenClassification(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tf"]
    # 定义初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前类实例依赖于 "tf" 后端
        requires_backends(self, ["tf"])
class TFXLNetLMHeadModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个类 TFXLNetLMHeadModel，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])  # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象需要的后端是 "tf"


class TFXLNetMainLayer(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个类 TFXLNetMainLayer，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])  # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象需要的后端是 "tf"


class TFXLNetModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个类 TFXLNetModel，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])  # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象需要的后端是 "tf"


class TFXLNetPreTrainedModel(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个类 TFXLNetPreTrainedModel，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])  # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象需要的后端是 "tf"


class AdamWeightDecay(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个类 AdamWeightDecay，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])  # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象需要的后端是 "tf"


class GradientAccumulator(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个类 GradientAccumulator，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])  # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象需要的后端是 "tf"


class WarmUp(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个类 WarmUp，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tf"]
    
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
        requires_backends(self, ["tf"])  # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象需要的后端是 "tf"


def create_optimizer(*args, **kwargs):
    # 定义函数 create_optimizer，接受任意位置参数和关键字参数
    requires_backends(create_optimizer, ["tf"])  # 调用 requires_backends 函数，确保当前函数需要的后端是 "tf"

.\utils\dummy_tokenizers_objects.py

# 此文件由命令 `make fix-copies` 自动生成，不要编辑。

# 从上级目录的 utils 模块中导入 DummyObject 类和 requires_backends 函数
from ..utils import DummyObject, requires_backends

# 定义 AlbertTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class AlbertTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 BartTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class BartTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 BarthezTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class BarthezTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 BertTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class BertTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 BigBirdTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class BigBirdTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 BlenderbotTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class BlenderbotTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 BlenderbotSmallTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class BlenderbotSmallTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 BloomTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class BloomTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 CamembertTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class CamembertTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 CLIPTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class CLIPTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 CodeLlamaTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class CodeLlamaTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 CodeGenTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class CodeGenTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 CohereTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class CohereTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 ConvBertTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class ConvBertTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 CpmTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class CpmTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖于 "tokenizers" 后端
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

# 定义 DebertaTokenizerFast 类，使用 DummyObject 元类
class DebertaTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义 _backends 类变量，指定为 ["tokenizers"]
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保对象依赖
    # 初始化方法，用于对象的初始化
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖的 "tokenizers" 后端可用
        requires_backends(self, ["tokenizers"])
class RetriBertTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 RetriBertTokenizerFast 的类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tokenizers"]
    # 类属性 _backends，存储字符串列表 ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 构造函数，接受任意位置参数 *args 和任意关键字参数 **kwargs
        requires_backends(self, ["tokenizers"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保 self 实例依赖于 "tokenizers" 后端


class DistilBertTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义一个名为 DistilBertTokenizerFast 的类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["tokenizers"]
    # 类属性 _backends，存储字符串列表 ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 构造函数，接受任意位置参数 *args 和任意关键字参数 **kwargs
        requires_backends(self, ["tokenizers"])
        # 调用 requires_backends 函数，确保 self 实例依赖于 "tokenizers" 后端


# 后续类的结构与上述类似，均包含一个名为 _backends 的类属性和一个构造函数
# 每个构造函数都调用 requires_backends 函数确保依赖于 "tokenizers" 后端

class DPRContextEncoderTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class DPRQuestionEncoderTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class DPRReaderTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class ElectraTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class FNetTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class FunnelTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class GemmaTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class GPT2TokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class GPTNeoXTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class GPTNeoXJapaneseTokenizer(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class HerbertTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class LayoutLMTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class LayoutLMv2TokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class LayoutLMv3TokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class LayoutXLMTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])
class LEDTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class LlamaTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class LongformerTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class LxmertTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class MarkupLMTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class MBartTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class MBart50TokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class MobileBertTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class MPNetTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class MT5TokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class MvpTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class NllbTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class NougatTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class OpenAIGPTTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class PegasusTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class Qwen2TokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class RealmTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])  # 调用函数 requires_backends，确保实例依赖 "tokenizers" 后端


class ReformerTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]  # 定义类属性 _backends，值为包含字符串 "tokenizers" 的列表
    # 定义一个类变量 `_backends`，其值是包含字符串 "tokenizers" 的列表，可能用于指示类依赖的后端组件。
    _backends = ["tokenizers"]
    
    # 类的初始化方法，接受任意数量的位置参数和关键字参数。
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 `requires_backends` 函数，验证当前类实例是否具有所需的后端组件 "tokenizers"。
        requires_backends(self, ["tokenizers"])
# 定义一个自定义元类 DummyObject，用于创建带有特定后端依赖的快速标记器类
class RemBertTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    # 定义类属性 _backends，表示此标记器类依赖于名为 "tokenizers" 的后端
    _backends = ["tokenizers"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用函数 requires_backends，确保实例具有必需的后端依赖
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class RobertaTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class RoFormerTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class SeamlessM4TTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class SplinterTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class SqueezeBertTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class T5TokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class UdopTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class WhisperTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class XGLMTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class XLMRobertaTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class XLNetTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])


class PreTrainedTokenizerFast(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["tokenizers"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["tokenizers"])

.\utils\dummy_torchaudio_objects.py

# 这个文件是由命令 `make fix-copies` 自动生成的，不要编辑。
# 导入必要的模块和函数：DummyObject 和 requires_backends
from ..utils import DummyObject, requires_backends

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 MusicgenMelodyFeatureExtractor
class MusicgenMelodyFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends，指定依赖的后端库为 "torchaudio"
    _backends = ["torchaudio"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保类实例依赖的后端库符合要求
        requires_backends(self, ["torchaudio"])

# 定义一个元类为 DummyObject 的类 MusicgenMelodyProcessor
class MusicgenMelodyProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends，指定依赖的后端库为 "torchaudio"
    _backends = ["torchaudio"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保类实例依赖的后端库符合要求
        requires_backends(self, ["torchaudio"])

.\utils\dummy_vision_objects.py

# This file is autogenerated by the command `make fix-copies`, do not edit.
# 从上级目录的utils模块导入DummyObject和requires_backends函数
from ..utils import DummyObject, requires_backends

# 定义一个图像处理的Mixin类，使用DummyObject作为元类
class ImageProcessingMixin(metaclass=DummyObject):
    # 定义_backends属性，指定为"vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用requires_backends函数，确保self对象有"vision"后端
        requires_backends(self, ["vision"])

# 定义一个图像特征提取的Mixin类，使用DummyObject作为元类
class ImageFeatureExtractionMixin(metaclass=DummyObject):
    # 定义_backends属性，指定为"vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用requires_backends函数，确保self对象有"vision"后端
        requires_backends(self, ["vision"])

# 后续类似地定义了多个图像处理器和特征提取器的类，每个类都有相同的结构和目的。
# 以下省略类的注释，因为它们的结构和作用完全相同，只是名称不同。
class BeitFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class BeitImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class BitImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class BlipImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class BridgeTowerImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class ChineseCLIPFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class ChineseCLIPImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class CLIPFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class CLIPImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class ConditionalDetrFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class ConditionalDetrImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class ConvNextFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class ConvNextImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class DeformableDetrFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        requires_backends(self, ["vision"])

class DeformableDetrImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]
    # 初始化方法，用于实例化对象时进行初始化操作
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，检查当前对象是否满足需要的后端条件
        requires_backends(self, ["vision"])
# 定义一个名为 DeiTFeatureExtractor 的类，使用 DummyObject 元类
class DeiTFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 DeiTImageProcessor 的类，使用 DummyObject 元类
class DeiTImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 DetaImageProcessor 的类，使用 DummyObject 元类
class DetaImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 DetrFeatureExtractor 的类，使用 DummyObject 元类
class DetrFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 DetrImageProcessor 的类，使用 DummyObject 元类
class DetrImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 DonutFeatureExtractor 的类，使用 DummyObject 元类
class DonutFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 DonutImageProcessor 的类，使用 DummyObject 元类
class DonutImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 DPTFeatureExtractor 的类，使用 DummyObject 元类
class DPTFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 DPTImageProcessor 的类，使用 DummyObject 元类
class DPTImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 EfficientFormerImageProcessor 的类，使用 DummyObject 元类
class EfficientFormerImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 EfficientNetImageProcessor 的类，使用 DummyObject 元类
class EfficientNetImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 FlavaFeatureExtractor 的类，使用 DummyObject 元类
class FlavaFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 FlavaImageProcessor 的类，使用 DummyObject 元类
class FlavaImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 FlavaProcessor 的类，使用 DummyObject 元类
class FlavaProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 FuyuImageProcessor 的类，使用 DummyObject 元类
class FuyuImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例依赖于 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 FuyuProcessor 的类，使用 DummyObject 元类
class FuyuProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类属性 _backends 指定为包含字符串 "vision" 的列表
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置和关键字参数
# 定义一个名为 IdeficsImageProcessor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class IdeficsImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 ImageGPTFeatureExtractor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class ImageGPTFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 ImageGPTImageProcessor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class ImageGPTImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 LayoutLMv2FeatureExtractor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class LayoutLMv2FeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 LayoutLMv2ImageProcessor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class LayoutLMv2ImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 LayoutLMv3FeatureExtractor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class LayoutLMv3FeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 LayoutLMv3ImageProcessor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class LayoutLMv3ImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 LevitFeatureExtractor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class LevitFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 LevitImageProcessor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class LevitImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 LlavaNextImageProcessor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class LlavaNextImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 Mask2FormerImageProcessor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class Mask2FormerImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 MaskFormerFeatureExtractor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class MaskFormerFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 MaskFormerImageProcessor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class MaskFormerImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 MobileNetV1FeatureExtractor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class MobileNetV1FeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 MobileNetV1ImageProcessor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class MobileNetV1ImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义一个名为 MobileNetV2FeatureExtractor 的类，使用 DummyObject 作为元类
class MobileNetV2FeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 类变量 _backends，包含字符串 "vision"
    _backends = ["vision"]

    # 初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前实例对象有 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


# 定义
    # 定义一个初始化方法，接受任意位置参数和关键字参数
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，验证当前对象是否具备 "vision" 后端所需的依赖
        requires_backends(self, ["vision"])
class MobileViTImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class NougatImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class OneFormerImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class Owlv2ImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class OwlViTFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class OwlViTImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class PerceiverFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class PerceiverImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class Pix2StructImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class PoolFormerFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class PoolFormerImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class PvtImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class SamImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class SegformerFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class SegformerImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class SegGptImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class SiglipImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 要求当前类实例化时必须依赖 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class SuperPointImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    _backends = ["vision"]
    # 初始化方法，用于实例化对象时进行初始化操作
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 调用 requires_backends 函数，确保当前对象依赖的后端包括 "vision"
        requires_backends(self, ["vision"])
class Swin2SRImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # Swin2SR 图像处理器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class TvltImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # Tvlt 图像处理器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class TvpImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # Tvp 图像处理器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class VideoMAEFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # 视频 MAE 特征提取器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class VideoMAEImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # 视频 MAE 图像处理器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class ViltFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # Vilt 特征提取器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class ViltImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # Vilt 图像处理器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class ViltProcessor(metaclass=DummyObject):
    # Vilt 处理器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class ViTFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # ViT 特征提取器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class ViTImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # ViT 图像处理器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class ViTHybridImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # ViT 混合图像处理器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class VitMatteImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # VitMatte 图像处理器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class VivitImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # Vivit 图像处理器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class YolosFeatureExtractor(metaclass=DummyObject):
    # Yolos 特征提取器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])


class YolosImageProcessor(metaclass=DummyObject):
    # Yolos 图像处理器类，使用 DummyObject 作为元类
    _backends = ["vision"]

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # 初始化方法，确保需要 "vision" 后端
        requires_backends(self, ["vision"])