في هذه المدونة، سنتناول طريقتين حول كيفية استيراد نموذج تم تدريبه مسبقًا في PyTorch.
كيفية استيراد نموذج تم تدريبه مسبقًا في PyTorch باستخدام Torchvision؟
ال ' com.torchvision يمكن استخدام المكتبة لاستيراد النماذج المدربة مسبقًا في PyTorch. وهو قسم فرعي من الابتدائي ' شعلة 'مكتبة وتحتوي على وظائف مجموعات البيانات التي تم تجميعها مسبقًا والنماذج المدربة. توفر هذه المكتبة للمستخدمين القدرة على استدعاء النماذج التي تم تدريبها على مجموعة بيانات كبيرة. يمكن تطبيق هذه النماذج المدربة مسبقًا على البيانات الجديدة ويمكن أن توفر استنتاجات صالحة دون الحاجة إلى حلقات تدريب طويلة وغير قابلة للإدارة.
اتبع الخطوات الموضحة أدناه لمعرفة كيفية استيراد نموذج تم تدريبه مسبقًا في PyTorch باستخدام Torchvision:
الخطوة 1: افتح جوجل كولاب
اذهب إلى التعاونية موقع إلكتروني أنشأتها Google وابدأ ' دفتر جديد 'لبدء المشروع:
الخطوة 2: استيراد المكتبات الضرورية
بمجرد إعداد Colab IDE، فإن الخطوة الأولى هي تثبيت واستيراد المكتبات المطلوبة في المشروع:
يستورد شعلة
يستورد com.torchvision
يستورد com.torchvision. عارضات ازياء
الكود أعلاه يعمل على النحو التالي:
- ال ' نقطة 'يتم استخدام مثبت الحزمة لـ Python لتثبيت' شعلة ' مكتبة.
- التالي ' يستورد يتم استخدام الأمر لاستيراد المكتبة إلى مشروع Colab.
- ثم '' com.torchvision يتم استيراد المكتبة إلى المشروع. يحتوي هذا على وظائف لمجموعات البيانات والنماذج.
- ال ' torchvision.model ' تحتوي الوحدة على مجموعة متنوعة من النماذج المدربة مسبقًا مثل نماذج الشبكة العصبية المتبقية ' ريسنيت ':
الخطوة 3: استيراد النموذج المُدرب مسبقًا
قم باستيراد نموذج مدرب مسبقًا ومحفوظ ضمن حزمة 'torchvision.models' باستخدام سطر التعليمات البرمجية أدناه:
سطر الكود أعلاه يعمل على النحو التالي:
- حدد متغيرًا وأعطه اسمًا مناسبًا كمرجع مثل 'النموذج_المُدرب مسبقًا' .
- استخدم ال 'torchvision.models' وحدة لإضافة ' ريسنيت ' نموذج.
- أضف ال ' خطيرة50 'نموذج وتعيين' تدريب مسبق = صحيح 'كحجتها:
قم بعد ذلك بعرض النموذج المُدرب مسبقًا كمخرج باستخدام طريقة 'print ()':
مطبعة ( نموذج_مُدرب مسبقًا ) 
ملحوظة : يمكنك الوصول إلى دفتر Colab الخاص بنا الذي يوضح تفاصيل استيراد نموذج PyTorch المُدرب مسبقًا باستخدام torchvision على هذا وصلة .
كيفية استيراد نموذج PyTorch مُدرب مسبقًا من قاعدة بيانات Hugging Face؟
هناك طريقة أخرى لاستيراد نموذج تم تدريبه مسبقًا وهي الحصول عليه من منصة Hugging Face. تعد Hugging Face إحدى قواعد البيانات الأكثر شيوعًا عبر الإنترنت للنماذج المدربة مسبقًا ومجموعات البيانات الكبيرة المتاحة لعلماء البيانات والمبرمجين.
اتبع الخطوات أدناه لاستيراد نموذج PyTorch مُدرب مسبقًا من مجموعة Hugging Face Dataset:
الخطوة 1: إطلاق Colab Notebook وتثبيت واستيراد المكتبات المطلوبة
الخطوة الأولى هي تشغيل دفتر ملاحظات في Colab IDE وتثبيت المكتبات باستخدام ' نقطة 'مثبت الحزمة واستيرادها باستخدام' يستورد ' يأمر:
! نقطة تثبيت المحولات
يستورد شعلة
يستورد محولات
من المحولات يستورد نموذج تلقائي
المكتبات التالية مطلوبة في هذا المشروع
- ال ' شعلة 'المكتبة هي مكتبة PyTorch الأساسية.
- ال ' محولات تحتوي المكتبة على وظيفة Hugging Face ونماذجها ومجموعات البيانات الخاصة بها:
الخطوة 2: استيراد النموذج من معانقة الوجه
في هذا المثال، النموذج الذي سيتم استيراده من ' تعانق الوجه قاعدة البيانات متاحة على هذا وصلة . استخدم ال ' AutoModel.from_pretrained() 'طريقة استيراد نموذج مدرب مسبقًا من Hugging Face كما هو موضح أدناه:
pre_trained_model = نموذج تلقائي. from_pretrained ( pre_trained_model_name )
مطبعة ( pre_trained_model )
الكود أعلاه يعمل على النحو التالي:
- انسخ اسم الموديل من موقعها على منصة Hugging Face وخصصه لـ ' pre_trained_model_name 'متغير في كولاب.
- ثم استخدم ' AutoModel.from_pretrained() ' وأدخل متغير اسم النموذج كوسيطة له.
- وأخيرًا، استخدم 'مطبعة() 'طريقة لعرض النموذج المستورد في الإخراج.
سيُظهر النموذج المُدرب مسبقًا والمستورد من Hugging Face المخرجات التالية:
ملحوظة : يمكنك الوصول إلى دفتر Colab الخاص بنا والذي يوضح بالتفصيل كيفية استيراد نموذج مُدرب مسبقًا من Hugging Face على هذا وصلة .
نصيحة محترف
Hugging Face عبارة عن مجموعة قيمة من مجموعات البيانات الكبيرة والنماذج المعقدة التي يمكن للجميع استخدامها مجانًا في مشاريع التعلم العميق. يمكنك أيضًا تحميل مجموعات البيانات الخاصة بك ليستخدمها الآخرون ويتم ضبط النظام الأساسي للتعاون بين علماء البيانات والمطورين في جميع أنحاء العالم.
نجاح! لقد أوضحنا كيفية استيراد نموذج PyTorch مُدرب مسبقًا باستخدام مكتبة torchvision أو من قاعدة بيانات Hugging Face باستخدام مكتبة المحولات.
خاتمة
لاستيراد نموذج تم تدريبه مسبقًا في PyTorch، يمكن للمستخدمين إما استخدام مكتبة torchvision أو من قاعدة بيانات Hugging Face عبر الإنترنت باستخدام مكتبة المحولات في Google Colab. يتم استخدام هذه النماذج المدربة مسبقًا لتجنب إنفاق الوقت الثمين وموارد الأجهزة في التدريب والانتقال مباشرة إلى اختبار البيانات الجديدة للحصول على استنتاجات موثوقة. لقد أظهرنا في هذه المدونة طريقتين لاستيراد النماذج المدربة مسبقًا في PyTorch.