عامر ابراهيم

كيف يمكننا قراءة صورة وعرضها في  OpenCV؟

كيف نقوم بتثبيت مكتبة OpenCV؟

أريد تعديل حجم الشكل البياني الذي يظهر بعد تنفيذ الأمر plot.show فهل يمكنني تعديل ذلك؟ على سبيل المثال كيف يمكنني التلاعب بحجم الشكل التالي:

import matplotlib.pyplot as plt
x = [3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [15,16,17,18,19,20,21,22]
plt.plot(x, y,'ro')
plt.show()

كيف يمكننا رسم نقاط البيانات من خلال مكتبة الرسوم البيانية Matplotlib ؟ حيث أنه لدي دالة وهي دالة Sin ولدي مجموعة قيم وأريد رسم هذه الدالة بناءاً على هذه القيم:

array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. , 1.1, 1.2,
       1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2. , 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5,
       2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3. , 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8,
       3.9, 4. , 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5. , 5.1,
       5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6. , 6.1, 6.2, 6.3, 6.4,
       6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7. , 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7,
       7.8, 7.9, 8. , 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9. ,
       9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9])

لدي قائمة مكونة من قوائم بأحجام مختلفة (مجموعة بيانات) وأريد تحويلها tf.data.Dataset، كيف يمكنني القيام بذلك؟ على سبيل المثال القائمة التالية كيف نحولها إلى Dataset:

li = [[1,11], [1,2,3]]

أريد توضيح لكيفية استخدام الطبقة Conv2D؟

كيف يمكننا أن نستخدم نموذج VGG16  لتوقع فئة الصور.. على سبيل المثال لدي صورة ما وأريد تصنيفها من خلال هذا النموذج، كيف نقوم بذلك؟

عند استخدام الدالة model.summary ألاحظ أنه يتم كتابة non-trainable parameter و  trainable parameter ما الفرق بينهما؟ وأرجو توضيحهما؟ 

 

ما وظيفة الدالة compile وماهي الوسطاء الخاصة بهذه الدالة؟

كيف يمكننا نسخ الأوزان من طبقة إلى طبقة أخرى؟
 

لدي نموذج مدرب قمت بحفظه سابقاً:

model.save('my_model.h5')

 وأريد الآن تحميله لكن أريد استبدال طبقة الدخل فيه (input layer). النموذج بامتداد h5. فهل هذا ممكن؟

أقوم بتحميل نموذج مدرب مسبقاً لاستخدامه في إنشاء توقعات لصور معينة لكن أحصل على خطأ دوماً:

# الكود
mymodel =load_model('safedrive.h5')
image =load_img("reta.png", target_size=(200, 200))
img2array = img_to_array(image)
img2array = tf.expand_dims(img2array, 0)
predect = model.predict(img2array)
printpredect()
# الخطأ
"""
Traceback (most recent call last):
img2array = img_to_array(image, dtype=None)
return img_to_array(image, data_format=data_format, **kwargs)
x = np.asarray(img, dtype=dtype)
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)
TypeError: __array__() takes 1 positional argument but 2 were given
"""

ما المشكلة؟
علماً أنني استخدم إصدار حديث من PIL وهو الإصدار 8.3.0
 

كيف يمكننا متابعة قراءات الدقة وال loss أثناء عملية التدريب من خلال الأداة Tensorboard؟ حيث أنني قمت ببناء النموذج التالي لتصنيف الصور (الأرقام المكتوبة بخط اليد) وأريد مراقبة الدقة من خلالها:

import tensorflow as tf
import datetime
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
def create_model():
  return tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
  ])
model = create_model()
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x=x_train, 
          y=y_train, 
          epochs=2, 
          validation_data=(x_test, y_test))

قمت ببناء نموذج لمهمة تصنيف ثنائي وأريد حساب F1 score لنموذجي، فيكف يمكننا القيام بذلك من خلال تنسرفلو؟

كيف يمكنني تحويل ملفات التدريب الخاصة بنموذجي إلى ملف graph.pb واحد لأتمكن من نقلها إلى تطبيق Android الخاص بي؟ علماً أن الملفات التي نتجت من تدريب النموذج الخاص بي هي:

model.ckpt-23125.meta
checkpoint
model.ckpt-23125.data-00000-of-00001
model.ckpt-23125.index

أريد تعريَف callback مخصص، كيف يمكن القيام بذلك مثلاً أريد أن يتم حفظ النموذج عندما تصبح الدقة أكبر من قيمة محددة؟
 

كما نعلم فإن أغلب نماذج نقل التعلم تم تدريبها على مجموعة بيانات ImageNet  والتي تتكون من صور ملونة RGB. الآن لدي مجموعة بيانات لكنها عبارة عن صور رمادية grayscale وأريد استخدام إحدى شبكات نقل التعلم هذه، فهل هناك طريقة للقيام بهذا الأمر. لأنه لايمكن القيام بذلك بشكل مباشر فالأبعاد التي تتوقعها هذه الشبكات هي من الشكل:

(batch_size, height, width, 3)

أي 3 قنوات لونية بينما في حالة الصور الرمادية يكون لدينا قناة واحدة.
لقد فكرت في أن أقوم بحذف الطبقة الأولى من النموذج وإضافة طبقة بدلاً منها بحيث تتلائم مع حالتي، مارأيكم؟

كيف نقوم بالتحويل من التنسيق NHWC و NCHW؟

ما هو الفرق بين model.predict و model.evaluate ؟
 

قمت ببناء شبكة عصبية وقمت بتهيئة ال GradientDescentOptimizer بالشكل التالي:

initialize = tf.initialize_all_variables()
mysess = tf.Session()
mysess.run(initialize)
m= tf.reduce_mean(tf.square(y - yh))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.4).minimize(m)

كيف يمكنني الآن ضبط معددل تعلم تكيفي له؟
 

هناك طريقتين لتقييم النموذج Session.run و Tensor.eval، ماهو الفرق بينهما؟
 

قمت ببناء شبكة عصبية وأريد عرضها من خلال ال Tensorboard لذلك استخدمت:

from tf.keras.callbacks import TensorBoard
TensorBoard(log_dir='/Graph', histogram_freq=0,update_freq="epoch",
			profile_batch=2,embeddings_freq=0,write_graph=True,
			write_images=True)

وعندما أقوم بتشغيل الكولباكس أحصل على <keras.callbacks.TensorBoard at 0x8f5abb4216> لكن لا أحصل على أي ملف في المجلد Graph. لذا ما المشكلة؟

كيف يمكننا القيام بإعادة تدريب النموذج من حيثما توقف. فأنا أريد أن أدرب نموذجي الآن على مجموعة بيانات وفي المستقبل سيكون لدي المزيد من البيانات وأريد أن يتم تدريب النموذج عليها من دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج من البداية مرة أخرى؟
 

كيف يمكننا تخزين نتائج ال Epochs خلال التدريب؟
 

هل هناك طريقة ما تمكننا من الحصول على أسماء المتغيرات وقيمها من من ملف ال checkpoint؟