كورسات برمجة بشهادة معتمدة مجانا - ابدأ رحلتك في عالم البرمجة

تعرف على Pytorch وأهميته في تعلم الآلة بفضل سهولة الاستخدام والأداء المذهل. اكتشف أسباب اعتماده من قِبل الخبراء وكيفية الاستفادة منه في مشاريعك. دليل شامل لكل ما تحتاج معرفته.

كل ما تحتاج معرفته عن Pytorch وأسباب استخدامه

ما هوالبايتورش Pytorch؟

Pytorch هو إطار عمل مفتوح المصدر يُستخدم في تعلم الآلة وتعليم الشبكات العصبية. تم تطويره بواسطة فريق من الباحثين والمهندسين في Facebook AI Research، ويعتبر أحد أكثر مكتبات التعلم العميق شعبية على مستوى العالم. تعتمد قوته على مرونته وسهولة استخدامه، مما يجعله الخيار المثالي للعديد من المبرمجين والباحثين. دعونا نأخذ لمحة عن تاريخه وبعض ميزاته الفريدة.

تاريخ Pytorch

ظهر Pytorch لأول مرة في أكتوبر 2016، وكان عبارة عن انطلاق جديد في عالم التعلم العميق. تم تصميمه في الأساس ليلبي احتياجات الباحثين في تحسين أداء الشبكات العصبية. وبفضل بساطته وسهولة الوصول إليه، أصبح Pytorch يكتسب شعبية سريعة وإقبالاً هائلاً من قبل المجتمع الأكاديمي والصناعي. من الشائع أن الكثير من المبرمجين في مجال الذكاء الاصطناعي بدأوا باستخدام Pytorch، ويعود ذلك إلى تقدمه على أطر عمل أخرى مثل TensorFlow، حيث كان يُعتبر أسهل في الفهم والتعامل معه. في عام 2018، نشرت شركة فيسبوك نسخة جديدة من Pytorch (Pytorch 1.0) التي أضافت ميزات جديدة مثل القدرة على تنقيب البيانات بصورة أسهل وفعالية أعلى في الأداء. اليوم، يعد Pytorch الخيار الرئيسي لدى العديد من الجامعات والمراكز البحثية.

ميزات البايتورش Pytorch

تتميز Pytorch بعدة ميزات جعلت منها أداة قوية في مجال تعلم الآلة، ومن بين هذه الميزات:

سهولة الاستخدام:

يوفر Pytorch واجهة مستخدم سهلة وبسيطة، مما يجعل من السهل على المبتدئين البدء في استخدامه.

يمكن للمستخدمين كتابة التعليمات البرمجية بشكل تفاعلي وتحليل النتائج مع كل خطوة، مما يسهل التجريب.

مرونة وتعديل ديناميكي:

يتميز Pytorch بقدرته على ضبط المعمارية خلال تنفيذ النموذج، وهذا يعني أنه يمكن تعديل الشبكات العصبية في الوقت الفعلي وتحسينها.

يُعتبر هذا الأمر بالغ الأهمية خاصةً للباحثين الذين يرغبون في استكشاف نماذج جديدة وتجربتها.

دعم لتحليل البيانات:

يملك Pytorch مكتبات مدمجة مثل TorchVision وTorchText، مما يسهل التعامل مع البيانات البصرية والنصية.

يوفر أيضًا أدوات معيارية لتحميل البيانات ومعالجتها، مما يسهل سير العمل.

التفاعلية:

تسمح البيئة التفاعلية في Pytorch للمستخدمين بتجربة نماذجهم ورؤية النتائج على الفور.

على سبيل المثال، يمكن لمهندسي البيانات تعديل نموذج وتقييم أدائه بشكل فوري، مما يوفر الوقت ويحسن الكفاءة.

توافقية مع C++ وPython:

تدعم مكتبة Pytorch كلا من C++ وPython، مما يجعلها مرنة للعديد من المبرمجين.

يمكن للمستخدمين الاستفادة من مميزات Keras وTensorFlow بفضل القدرة على التكامل tussenهما.

مجتمع قوي وداعم:

يمتلك Pytorch مجتمع كبير من المطورين والباحثين الذين يساهمون في توسعة المكتبة وتحسينها بصورة مستمرة.

يتوفر عدد كبير من المصادر التعليمية والدروس والشروحات للمبتدئين لجعل التعلم أكثر سهولة.

دعم متعدد المنصات:

يمكن استخدام Pytorch على مجموعة متنوعة من الأنظمة الأساسية، بما في ذلك أخذها إلى السحابة أو العمل على الوحدات المحلية.

هذا يزيد من فرص تنفيذ المشاريع في البيئة المناسبة للمهندسين والمطورين.

تطبيقات واسعة:

تم استخدام Pytorch في العديد من التطبيقات المختلفة، من الرؤية الحاسوبية إلى معالجة اللغة الطبيعية والألعاب.

يمكن لمطوري الألعاب استخدام Pytorch لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي تفاعلية تعزز من تجربة اللاعب.

من خلال هذه الميزات، يتضح أن Pytorch ليس مجرد إطار عمل آخر لتعلم الآلة، بل هو أداة قوية تعكس التوجهات الحديثة في معالجة البيانات وتطوير النماذج. تلك الإمكانيات تعزز من موقعه في الصدارة وتجعله الخيار الأول للعديد من الباحثين والمطورين في مجالات الهندسة والذكاء الاصطناعي. إجمالاً، مع كل تلك الجوانب المشرقة، يمكن القول إن Pytorch يمثل خياراً مقنعاً للغاية لمن يسعى لتطوير مشاريع في عالم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، حيث يجتمع فيه الفعالية، التفاعلية، والدعم بين مجتمع المتخصصين.

 لماذا يجب استخدام Pytorch؟

بعد التعرف على تاريخ Pytorch وبعض ميزاته البارزة، يتبادر إلى الأذهان سؤال مهم: "لماذا ينبغي على المطورين والباحثين اختيار Pytorch على غيره من الأطر؟" دعونا نستعرض اثنين من الأسباب الرئيسية: سهولة الاستخدام ومرونة Pytorch.

• سهولة الاستخدام

تعتبر سهولة الاستخدام أحد أهم المميزات التي تجعل Pytorch مفضلًا لدى المبتدئين والمحترفين على حد سواء. إليك بعض الجوانب التي تبرز هذه النقطة:

• واجهة مستخدم بديهية:

يوفر Pytorch واجهة برمجة تطبيقات (API) بسيطة وسهلة الفهم، مما يساعد المبتدئين في التعلم بشكل أسرع.

لا يحتاج المرء إلى خبرة سابقة كبيرة في البرمجة لبدء الاستخدام، وهو ما ينطبق على الطلاب والخريجين الجدد.

• التجريب والتفاعل:

يسمح Pytorch للمستخدمين بتجربة النماذج بشكل تفاعلي، حيث يمكنهم تعديل الكود ورؤية نتائج التعديلات بشكل فوري.على سبيل المثال، استخدم أحد أصدقائي Pytorch في مشروع دراسات عليا له، واستطاع بفضل القدرة على تغيير المعلمات أن يحسن دقة النموذج بشكل كبير في وقت قصير.

• التوثيق والمصادر التعليمية:

يتوفر توثيق شامل وكثير من الموارد التعليمية المدرجة عبر الإنترنت. وهذا يسهل على المبتدئين البحث والحصول على الإجابات التي يحتاجونها.فضلًا عن ذلك، يتوفر عدد كبير من الدروس والمقالات التي تسهم في تعلم أنواع محددة من التطبيقات والنماذج.

• صندوق أدوات البرمجة القوي:

توفر Pytorch مكتبة غنية من الدوال والأدوات التي تتيح للمستخدمين معالجة البيانات وإنشاء النماذج بشكل فعال.على سبيل المثال، تعليم الشبكات العصبية، معالجة الصور، والأشكال الشائعة من البيانات في التعلم العميق متاحة بسهولة من خلال بعض الوظائف البسيطة.باختصار، تجعل هذه العوامل من Pytorch خيارًا ممتازًا للمبتدئين الذين يسعون للدخول في عالم تعلم الآلة دون تعقيد.

• مرونة Pytorch

لا تقتصر قوة Pytorch على سهولة الاستخدام فقط، بل تمتاز أيضًا بمرونتها العالية، مما يجعلها تتفوق على العديد من الأطر الأخرى في هذا المجال. إليك بعض النقاط التي تسلط الضوء على مرونة Pytorch:

• التخصيص الديناميكي للنموذج:

تتيح قدرة Pytorch على تعديل النماذج في الوقت الفعلي إمكانية التجربة والتطوير بشكل أسرع.

يمكن للباحثين تصميم وإعادة تصميم البنى المعقدة للنماذج دون أي قيود، مما يوفر المرونة لإجراء التعديلات اللازمة على بنية النموذج.

• الاستجابة للتغييرات:

يمكن تنفيذ التغييرات بسهولة أثناء التدريب، مما يعني أن المستخدمين يمكنهم تحسين أداء النموذج في الوقت الحقيقي. تخيل أنك تعمل على نموذج تعلم عميق، وتكتشف فجأة أنه يمكنك تحسين أداء النموذج بإضافة طبقة جديدة؛ يمكنك القيام بذلك بسرعة دون الحاجة إلى إعادة تشغيل برنامج كامل.

• التوافق مع البيئات المختلفة:

يمكن استخدام Pytorch بكل سلاسة على أنظمة التشغيل المختلفة، سواء كانت ويندوز، لينوكس، أو ماك، مما يجعله خيارًا مثاليًا له العديد من المبرمجين.

يُمكن تشغيل Pytorch على السحابة أو على الوحدات المحلية مما يسهل تبادل المشاريع ونتائج التجارب، وهو ما يساهم في تسريع العمل الجماعي.

• التكامل مع مكتبات أخرى:

يُتيح Pytorch التكامل مع مكتبات أخرى مثل NumPy وSciPy، مما يعني أنه يمكن للمستخدمين الاستفادة من الميزات القوية لهذه المكتبات عند الحاجة.

يتسنى للمطورين الدمج بين Pytorch والعديد من المكتبات الأخرى بسهولة، ما يعزز من إمكانياتهم ويفتح المجال للإبداع.

• التطبيقات واسعة النطاق:

بسبب مرونة Pytorch، تم استخدامه في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل الرؤية الحاسوبية، معالجة اللغة الطبيعية، وحتى في مجالات جديدة مثل الروبوتات.

تُعتبر القدرة على الابتكار وإنتاج نماذج جديدة أحد الجوانب الرئيسية التي ساعدت في انتشار Pytorch بشكل مماثل.

بفضل هذه الخصائص، يمكن القول أن مرونة Pytorch هي أحد الأسباب الرئيسية التي تجعله أحد الخيارات الأكثر شعبية في عالم تعلم الآلة. تكمن السهولة والاتاحة، إلى جانب المرونة، في بناء نماذج فعالة ومعقدة تعكس أحدث ما توصلت إليه أبحاث الذكاء الاصطناعي. لذا، عند التفكير في تجربة لغة برمجة جديدة أو إطار عمل في مجال تعلم الآلة، يُعتبر Pytorch خيارًا لا يُضاهى، يوفر للمستخدمين قاعدة قوية وسهلة الاستخدام للوصول إلى إمكانياتهم الكاملة. سوف ينطلق المبرمجون والباحثون إلى آفاق جديدة ويستفيدون من جميع المزايا التي يقدمها هذا الإطار المبتكر.

 تثبيت Pytorch

بعد أن تعرفنا على ما هو Pytorch ولماذا يجب علينا استخدامه، حان الوقت للانتقال إلى الخطوات العملية لتثبيت هذا الإطار المحوري على جهازك. يتمثل الخبر السار في أن عملية التثبيت بسيطة إلى حد كبير، يمكن القيام بها باستخدام أدوات متعددة مثل pip وconda. لنبدأ بسياسة تثبيت Pytorch باستخدام pip قبل أن ننتقل إلى conda.

تثبيت Pytorch باستخدام pip

النظام الشائع لتثبيت الحزم في Python هو pip. هذه الأداة تُعتبر الخيار الأسهل والأكثر شيوعًا بين المطورين والمستخدمين. إليك خطوات تثبيت Pytorch باستخدام pip:

1.تحديث pip:

قبل البدء، تأكد من أنك تستخدم الإصدار الأحدث من pip. يمكنك تحديثه باستخدام الأمر التالي في سطر الأوامر:

pip install --upgrade pip

2.التعرف على المتطلبات:

قبل تثبيت Pytorch، عليك معرفة متطلبات النظام لديك، خاصةً نسخة Python. يعتمد Pytorch على Python 3.6 أو أعلى. يمكنك التأكد من إصدار Python المثبت لديك باستخدام:

python --version

3.تحديد معمارية الجهاز:

حدد ما إذا كنت ترغب في استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) فقط أو وحدة معالجة الرسوميات (GPU). استخدام GPU يُسرع عمليات التدريب بشكل ملحوظ.

4.تثبيت Pytorch:

استخدم الأمر التالي لتثبيت Pytorch. تأكد من تعديل خيارات torchوفقًا لمتطلبات جهازك:

pip install torch torchvision torchaudio

إذا كنت ترغب في تثبيت نسخة من Pytorch تدعم CUDA (لتشغيل على GPU)، استخدم الأمر المخصص لذلك:

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cuXXX

استبدل cuXXX بإصدار CUDA المتوافق مع جهازك.

5.التحقق من التثبيت:

بعد الانتهاء من التثبيت، تحقق مما إذا كان Pytorch مثبتًا بشكل صحيح عن طريق فتح Python في سطر الأوامر وتجربة كود بسيط:

import torch print(torch.__version__)

إذا تم عرض الإصدار دون أي عطل، فأنت جاهز لبدء استخدام Pytorch!

تثبيت Pytorch باستخدام conda

لأولئك الذين يستخدمون بيئة Conda، فإن تثبيت Pytorch سيكون عملية مماثلة لكنها قد تكون أسهل في بعض الأوقات نظرًا لإدارة الحزم والمعتمدات. إليك خطوات تثبيت Pytorch باستخدام conda:

1.تثبيت Anaconda أو Miniconda:

إذا لم يكن لديك conda مثبتًا بعد، فيمكنك البدء بتثبيت Anaconda أو Miniconda. اذهب إلى الموقع الرسمي واختَر النسخة المناسبة لجهازك.

2.تحديث conda:

تأكد من أنك تعمل بأحدث إصدار من conda. يمكنك تحديثه باستخدام الأمر التالي:

conda update conda

3.تحديد بيئة جديدة:

يُفضّل إنشاء بيئة جديدة لتثبيت Pytorch. يمكنك القيام بذلك باستخدام الأمر التالي:

conda create -n myenv python=3.8

استبدل myenv باسم البيئة الذي تفضله.

4.تنشيط البيئة:

بعد إنشاء البيئة، قم بتنشيطها باستخدام:

conda activate myenv

5.تثبيت Pytorch:

استخدم الأمر التالي لتثبيت Pytorch. تأكد من تحديد خيار CUDA إذا كنت ترغب في استخدام GPU:

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

إذا كان لديك GPU وتريد استخدامه، يمكنك البحث عن الإصدارات المتوافقة باستخدام:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

استبدل إصدار cudatoolkit بالإصدار المناسب بناءً على مواصفات جهازك.

6.التحقق من التثبيت:

مثلما فعلنا مع pip، افتح Python في سطر الأوامر وتحقق من التثبيت:

import torch print(torch.__version__)

في ختام هذه الخطوات، يمكنك بدء مغامرتك في استخدام Pytorch! تثبيت Pytorch باستخدام أي من الطريقتين هو عملية بسيطة للغاية، مما يسمح لك بالتوجه مباشرة إلى البرمجة وتطوير نماذج تعلم الآلة. بينما تواصل استخدام Pytorch، ستجد أن التعلم والتجريب سيعود عليك بفائدة كبيرة، حيث يمكن للمبتدئين والمحترفين على حد سواء استغلال هذا الإطار المبتكر لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي معقدة وجذابة. لذلك، لا تتردد في الشروع في استخدام Pytorch والانغماس في عالم التعلم العميق!

 أساسيات البرمجة بـ Pytorch

أساسيات البرمجة بـ Pytorch

بعد أن قمنا بتثبيت Pytorch وأصبح لديك الإطار الجاهز للعمل، حان الوقت لاستكشاف بعض أساسيات البرمجة باستخدام هذا الإطار القوي. يعتبر الفهم الجيد للـ Tensors والتعامل مع البيانات أمرًا حيويًا في بناء نماذج تعلم الآلة. دعونا نغوص في هذه المفاهيم.

Tensor في Pytorch

Tensors هي اللبنات الأساسية في Pytorch، وتشبه في طبيعتها المصفوفات أو المصفوفات متعددة الأبعاد. لكن لماذا تعتبر Tensors مهمة؟

مقدار كبير من البيانات:

يتم استخدام Tensors لتمثيل البيانات وتنفيذ العمليات الحسابية عليها. على سبيل المثال، تمثل صورة عادةً كـ Tensor ثلاثي الأبعاد (ارتفاع، عرض، عدد القنوات) حيث يمكن أن تحتوي على الألوان الأحمر والأخضر والأزرق (RGB).

العمليات الحسابية السريعة:

تسمح Pytorch بإجراء العمليات الرياضية على Tensors بكفاءة عالية، مما يجعل العمليات الحسابية المكثفة أسرع بكثير مقارنةً باستخدام المصفوفات التقليدية.

التوافق مع GPU:

أحد الأمور المثيرة حول Tensors في Pytorch هو أنها تدعم تسريع العمليات عبر GPU، مما يجعل معالجة البيانات الكبيرة سريعًا جدًا.

إنشاء وتعديل Tensors

يمكنك إنشاء Tensors بسهولة باستخدام Pytorch. إليك بعض الأساليب الشهيرة:

1.إنشاء Tensor فارغ:

import torch tensor_empty = torch.empty(3, 3) # إنشاء مصفوفة 3x3 فارغة

2.توليد Tensor عشوائي:

tensor_random = torch.rand(3, 3) # مصفوفة عشوائية 3x3

3.تحديد Tensor من قائمة:

tensor_from_list = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # مصفوفة 2x3

4.التحويل بين Tensor وNumpy:

import numpy as np np_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) tensor_from_numpy = torch.from_numpy(np_array) # تحويل Numpy إلى Tensor

غسل Tensors

يمكنك أيضًا تعديل بيانات Tensors وتنفيذ العديد من العمليات الرياضية:

العمليات الأساسية: يمكنك إجراء العمليات الأساسية مثل الجمع والطرح بسهولة:

tensor_a = torch.tensor([1, 2, 3]) tensor_b = torch.tensor([4, 5, 6]) tensor_sum = tensor_a + tensor_b # جمع

الدوال: Tensors تدعم العديد من الدوال مثل mean, sum, max:

mean_value = tensor_a.mean() # حساب متوسط القيم

التعامل مع البيانات في Pytorch

بعد أن فهمنا مفهوم Tensors، دعنا نتناول كيفية التعامل مع البيانات باستخدام Pytorch. فالتعامل مع البيانات هو عنصر أساسي في أي مشروع تعلم آلة، والجودة والإعداد السليم للبيانات يمكن أن يحدثا فرقًا كبيرًا في أداء النموذج.

إعداد البيانات

Pytorch توفر مكتبة torchvision للأغراض المتعلقة بالرؤية الحاسوبية، وهي تحتوي على العديد من الأدوات المفيدة لتحميل ومعالجة البيانات. في البداية، يجب أن يكون لديك مجموعة بيانات جاهزة للعمل عليها. يمكنك استخدام مجموعة البيانات الشهيرة مثل MNIST أو CIFAR-10، أو حتى تحميل مجموعة بياناتك الخاصة.

1.تحميل مجموعة بيانات:

from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) # تحويل الصور إلى Tensor dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

2.إنشاء DataLoader:

 الـ DataLoader هو الأداة المسؤولة عن تحميل البيانات بشكل فعال من مجموعة البيانات:

from torch.utils.data import DataLoader data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True) # تحميل البيانات بجرعات

معالجة البيانات

تعتبر معالجة البيانات خطوة هامة في تحسين أداء النموذج. إليك كيف يمكنك القيام بذلك:

تطبيع البيانات: من الشائع جداً تطبيع البيانات لجعل النموذج يعمل بشكل أفضل. على سبيل المثال، يمكن تطبيع قيم الصور بين 0 إلى 1 أو 0 إلى -1 إلى 1.

transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) # تطبيع القيم ])

زيادة حجم البيانات (Data Augmentation): يمكن استخدام التقنيات لزيادة حجم البيانات مثل التدوير، القص، والتكبير لتحسين دقة النموذج:

transform = transforms.Compose([ transforms.RandomRotation(10), # دوران عشوائي بزاوية 10 درجات transforms.ToTensor() ])

مثال عملي

لنجمع كل ما سبق كتطبيق عملي:

from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import torch # إعداد التحويل للبيانات transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) # تحميل مجموعة بيانات MNIST dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) # إعداد DataLoader data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True) # التعامل مع البيانات for images, labels in data_loader: print(images.shape) # عرض حجم الصور break # للخروج بعد الدورة الأولى

باختصار، فإن فهم كيفية العمل مع Tensors والتعامل مع البيانات هو أمر بالغ الأهمية لبناء نماذج فعالة في Pytorch. بفضل الأدوات القوية والمرونة المتاحة، يمكن للمستخدمين تخصيص العملية ليتناسب مع احتياجات مشاريعهم الخاصة. والآن، يمكنك الانتقال بكل ثقة إلى بناء نماذج الشبكات العصبية الخاصة بك!

 بناء نماذج الشبكات العصبية باستخدام Pytorch

بعد أن تعلّمنا أساسيات Pytorch وكيفية التعامل مع Tensors والبيانات، نصل إلى الخطوة المثيرة التالية: بناء نماذج الشبكات العصبية. في هذه المرحلة، سنقوم بإعداد البيانات أولاً، ومن ثم سنناقش كيفية بناء، تدريب، واختبار النماذج. لنبدأ!

إعداد البيانات

إعداد البيانات هو أحد الخطوات الأساسية في تعلم الآلة. إذا كانت البيانات المستخدمة عالية الجودة وتتناسب مع متطلبات النموذج، فسيكون من الأسهل تحسين أداء النموذج نفسه. دعونا نأخذ الخطوات اللازمة لإعداد بياناتنا بشكل صحيح.

تحميل مجموعة البيانات

لنعتبر أننا نعمل على مجموعة بيانات MNIST، التي تحتوي على صور مكتوبة بخط اليد من الأرقام من 0 إلى 9. سنستخدم مكتبة torchvision لتحميل هذه البيانات:

from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader # إعداد التحويل للبيانات transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # تحويل الصورة إلى Tensor transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) # تطبيع البيانات ]) # تحميل مجموعة بيانات MNIST dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) # إعداد DataLoader data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True) # تحميل البيانات بجرعات

معالجة البيانات

يمكن أيضاً استخدام تقنيات مختلفة من معالجة البيانات لتعزيز جودة التدريب، مثل:

زيادة حجم البيانات (Data Augmentation):

تُعتبر من التقنيات الهامة في تحسين أداء النموذج. يمكن أن تشمل تدوير الصور، قصها، أو تغيير إضاءتها قليلاً لتوسيع نطاق البيانات المستخدمة في التدريب.

على سبيل المثال:

from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.RandomRotation(15), # دوران عشوائي بزاوية 15 درجة transforms.RandomHorizontalFlip(), # لفة أفقية عشوائية transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ])

تقسيم البيانات:

عادةً ما نحتاج إلى تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب، تحقق، واختبار. يمكن استخدام نسبة 70-20-10 أو 80-10-10 حسب حجم البيانات.

بناء، تدريب، واختبار النماذج

الآن وبعد إعداد البيانات، نقوم ببناء نموذج الشبكة العصبية. لنأخذ خطوة بخطوة في بناء واختبار النموذج.

بناء النموذج

سنبدأ ببناء نموذج بسيط لشبكة عصبية باستخدام Pytorch. عادةً ما تتكون الشبكة العصبية من طبقات المدخلات، والطبقات المخفية، وطبقة المخرجات.

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # بناء نموذج الشبكة العصبية class SimpleNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(28 * 28, 128) # طبقة مدخلات self.fc2 = nn.Linear(128, 64) # طبقة مخفية self.fc3 = nn.Linear(64, 10) # طبقة مخرجات def forward(self, x): x = x.view(-1, 28 * 28) # إعادة تشكيل البيانات إلى مصفوفة 1D x = torch.relu(self.fc1(x)) # تفعيل ReLU للطبقة الأولية x = torch.relu(self.fc2(x)) # تفعيل ReLU للطبقة الثانية x = self.fc3(x) # المخرجات return x # إنشاء النموذج model = SimpleNN()

تدريب النموذج  

لبدء تدريب النموذج، سنحدد وظيفة الخسارة ومحسن (Optimizer) مثل Adam أو SGD.

# تحديد وظيفة الخسارة ومحسن criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # عملية التدريب epochs = 10 # عدد دورات التدريب for epoch in range(epochs): for images, labels in data_loader: # إعادة تعيين Gradients optimizer.zero_grad() # تمرير البيانات عبر النموذج outputs = model(images) # حساب خسارة النموذج loss = criterion(outputs, labels) # بناء gradients loss.backward() # تحديث المحسن optimizer.step() print(f'Epoch [{epoch + 1}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

اختبار النموذج

بعد إتمام التدريب، يجب أن نجرب النموذج. سنقوم بتحميل مجموعة بيانات الاختبار، ثم استخدام النموذج لتوقع النتائج والتحقق من دقة الأداء.

# اختبار النموذج from torchvision import datasets # تحميل مجموعة بيانات الإختبار test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) # تقييم النموذج model.eval() # وضع النموذج في وضع التقييم correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) # الحصول على فئة التنبؤ total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() accuracy = 100 * correct / total print(f'Accuracy of the model on the test set: {accuracy:.2f}%')

الاسئلة الشائعة حول Pytorch

 لماذا يُفضَّل استخدام Pytorch على المكتبات الأخرى؟

يُفضل الكثير من الباحثين والمطورين Pytorch لأنه يدعم الحوسبة الديناميكية، مما يجعل عملية التجريب وتعديل النموذج أسهل بكثير، بالإضافة إلى وجود مجتمع كبير من المستخدمين والدعم المستمر من فيسبوك.

هل يمكن استخدام Pytorch في التطبيقات التجارية؟

نعم، يمكن استخدام Pytorch في التطبيقات التجارية. رغم أن المكتبة تُستخدم غالبًا في الأبحاث، إلا أن هناك العديد من الشركات التي تعتمد عليها في تطبيقات التعلم العميق التجارية نظرًا لأدائها القوي وقابليتها للتوسع.

ما هي الفروقات الرئيسية بين Pytorch و TensorFlow؟

الفرق الرئيسي بين Pytorch و TensorFlow هو طريقة تنفيذ الحوسبة: Pytorch يعتمد على الحوسبة الديناميكية (Dynamic Computation Graph)، بينما TensorFlow يعتمد على الحوسبة الثابتة (Static Computation Graph). هذا يجعل Pytorch أكثر مرونة وسهولة في الاختبار والتعديل.

 كيف أبدأ في تعلم Pytorch؟

يمكنك البدء في تعلم Pytorch من خلال متابعة الدورات التدريبية المتوفرة على منصات التعلم مثل Coursera وUdemy، وكذلك الاطلاع على الوثائق الرسمية لـ Pytorch. يمكنك أيضًا الاستفادة من العديد من المقالات والبرامج التعليمية المجانية على الإنترنت.

هل يتناسب Pytorch مع الحوسبة السحابية؟

نعم، Pytorch يتناسب بشكل ممتاز مع الحوسبة السحابية، ويمكن دمجه بسهولة مع خدمات سحابية مثل AWS و Google Cloud، مما يسهل عملية تدريب النماذج الكبيرة على نطاق واسع.

ما هي أفضل السيناريوهات لاستخدام Pytorch؟

أفضل استخدامات Pytorch تكون في المشاريع التي تتطلب مرونة كبيرة مثل التجارب البحثية، النماذج الأولية، والتطبيقات التي تعتمد على الشبكات العصبية العميقة مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية.

هل Pytorch مناسب للمبتدئين في تعلم الآلة؟

نعم، Pytorch يُعتبر خيارًا جيدًا للمبتدئين بفضل واجهته البسيطة وسهولة استخدامه. كما أن الوثائق الرسمية تحتوي على العديد من الأمثلة والموارد التي تساعد المبتدئين على التعلم بشكل تدريجي.

هل Pytorch يدعم التدريب باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU)؟

نعم، Pytorch يدعم بشكل كامل التدريب باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، مما يتيح تسريع عملية التدريب للنماذج الكبيرة والمعقدة.

ما هي الشركات الكبرى التي تستخدم Pytorch؟

العديد من الشركات الكبرى مثل Facebook، Tesla، Nvidia، و Microsoft تستخدم Pytorch في أبحاثها وتطبيقاتها الخاصة بتعلم الآلة.

ماذا يمكن فعله مع Pytorch؟

مع Pytorch يمكنك بناء وتدريب نماذج تعلم الآلة، وخاصة الشبكات العصبية العميقة. تُستخدم Pytorch في العديد من التطبيقات مثل الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، التعرف على الصوت، وحتى في توليد النصوص والصور باستخدام الذكاء الاصطناعي. كما تسهل Pytorch تجريب النماذج، تعديلها، والتعامل مع البيانات الكبيرة بفضل دعمه القوي لوحدات معالجة الرسومات (GPU).

ما هو الفرق بين Pytorch و Torch؟

Torch هي مكتبة برمجية قديمة لتعلم الآلة مكتوبة بلغة Lua، وكانت تستخدم في السابق من قِبل الباحثين والمطورين، لكنها لم تحظَ بشعبية كبيرة. Pytorch هو تطور لـ Torch، لكن مكتوب بلغة Python، التي تُعتبر أكثر شيوعًا وسهولة في الاستخدام، بالإضافة إلى أنها تدعم الحوسبة الديناميكية (Dynamic Graphs)، مما يجعل Pytorch أكثر مرونة وحداثة مقارنةً بـ Torch.

هل Pytorch لغة برمجة؟

لا، Pytorch ليست لغة برمجة. هي مكتبة برمجية مفتوحة المصدر تُستخدم لبناء نماذج تعلم الآلة وتعمل مع لغة البرمجة Python. تعتبر أداة قوية للمطورين والباحثين لتصميم نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، لكنها ليست بحد ذاتها لغة برمجة مستقلة.

الخاتمة:

لقد استعرضنا رحلة شاملة لبناء نماذج الشبكات العصبية باستخدام Pytorch. بدأنا بإعداد البيانات، ومن ثم انتقلنا إلى بناء نموذج بسيط، وتدريبه، وأخيرًا تم اختباره. تعد Pytorch بيئة مثالية للمطورين والمبتدئين على حد سواء، حيث تقدم أدوات قوية ومرنة لتيسير عملية تطوير نماذج التعلم العميق. مجال الذكاء الاصطناعي في تطور مستمر، ومع Pytorch، أنت الآن في موقع جيد لاستكشاف المزيد وتجربة أفكار جديدة!