في هذه المقالة حشرح أساسيات تعلم PyTorch. لكن في البداية حشرح بشكل مبسط ما هو PyTorch. وما هو سبب اختياري ل PyTorch. ملاحظة: في نهاية المقالة ستجد الاكواد الخاصة بهذه المقالة كملف jupyter notebook. واذاكنت ما تعرف ما هو jupyter notebook، تقدر تقرأ هذه المقالة من
هنا
وترجع وتكمل حتى تطبق الاكواد مباشرة.
تعال نبدا وتطبق بشكل عملي. الصورة ادناه هيا نفس الصورة اعلاه لكن بعد تطبيقها باستخدام PyTorch Tensors.
تعال نطبقها على Jupiter notebook. نشاهد الصورة التالية، وبعدها حنتكلم عنها. ملاحظة: مكتبة torch. في العادة تكون مثبتة في Google colab وما يحتاج نثبتها لكن سنستدعيها فقط كما في الصورة التالية:
في أول سطر استدعينا مكتبة torch حتى نقدر نستخدمها. وفي السطر رقم ٣ استخدمنا ال tensor وأنشائنا رقم ٤. ومن ثم في السطر الرابع، كتبت أمر الطباعة. ونلاحظ ان الاربعة انطبعت لنا. ملاحظة: لاي سبب من الاسباب، في حال ظهر لك ان مكتبة torch غير موجودة. تقدر تثبتها بكل سهولة عن طريق الامر التالي:
هذا الامر تقدر تستخدمه حتى تثبت اي مكتبة تبغاها وكل ما عليك فعله هو تغير اسم المكتبة من torch الى اسم المكتبة التي تريد ان تشتغل عليها.
نلاحظ في السطر رقم ٢، قمنا بانشاء tensor حجمه ٥ ويحتوي ١. وفي السطر رقم ٣، انشائنا tensor حجمه ٤ ويحتوي على اصفار. ومن ثم قمنا بطباعتهم.
تعال نشاهد التطبيق العملي لها في الصورة التالية:
نلاحظ: قمنا بإنشاء مصفوفة عدد أعمدتها ٢ وصفوفها ٣ وتحتوي أصفار ومن ثم قمنا بعملية الطباعة. وكما نرى في الناتج، انشئ لنا المصفوفة.
باستخدام shape، نستطيع طباعة حجم المصفوفة كما نشاهد بعد طباعة النتائج. نلاحظ ان حجم المصفوفة طُبع لنا.
الشي الجديد فقط هو ان المصفوفة الان تحتوي على ارقام. تعال نشاهد الكود لكيفية إنشاء المصفوفة أعلاه.
لاحظ انه أنشائنا المصفوفة بنجاح ومن ثم طبعنا المصفوفة.