مرحباً أصدقائي ، ومرحبًا بكم في هذا القسم الجديد حول تصور نتائج نموذج
التعلم التلافيفي العميق.
أولاً ، أود حقًا أن أتقدم بالتهنئة على إكمال هذا التطبيق الكامل للنموذج
العصبي التلافيفي العميق.
وها نحن الآن في الجزء الممتع حيث سنقوم بتصور نتائج الذكاء الاصطناعي الذي أنشأناه.
وكما قلت في نهاية البرنامج التعليمي السابق ، كما تعلمون ، البرنامج التعليمي الأخير
للتنفيذ ، قلت إن لدي مفاجأة لك.
حسنًا ، المفاجأة هي بالضبط هذا.
سنقوم بتصور النتائج على Google CoLab.
ولماذا هذه مفاجأة جيدة؟
هذه مفاجأة جيدة لأنك في الأساس لن تواجه أي مشكلة في تشغيل الكود وتشغيل الكود
وتصور النتائج.
في الواقع ، هذه سمة جديدة للدورة.
قبل ذلك ، استخدمنا بالفعل تشغيل الكود على Spider في Python ، ولكن كان من الصعب للغاية
تثبيت جميع الحزم ، pytorch ، تبعيات الصالة الرياضية وجميع التبعيات المختلفة.
كان لدى الكثير من الطلاب بالفعل الكثير من المشكلات في تثبيت كل شيء وفي النهاية لم يتمكن معظمهم من العمل بشكل
جيد ، الكود بالكامل ، وفي الغالب لم يتمكنوا من رؤية النتائج النهائية.
لذلك أردت تمامًا إصلاح هذا.
والحقيقة أن أفضل حل توصلت إليه هو تضمين الكود بالكامل.
لذلك سيكون لديك نفس الكود تمامًا مثل ما قمنا بتطبيقه في هذا الجزء.
لكنني قمت بتضمين الكود بالكامل في دفتر ملاحظات Google CoLab حيث سيكون الشيء الوحيد الذي يتعين عليك
القيام به لتشغيل الكود وتصور النتائج هو النقر فوق أزرار التشغيل هذه هنا.
هذا هو الشيء الوحيد الذي عليك القيام به ، لأن جمال Google CoLab هو أن معظم المكتبات
والحزم مثبتة بالفعل.
على سبيل المثال ، تم تثبيت TensorFlow بالفعل ، وقد تم تثبيت PyTorch بالفعل في جميع وحدات
المصباح ، والوظائف والفئات مثبتة بالفعل ، لذلك لن تضطر إلى تثبيتها.
ومع ذلك ، لا يزال لدينا بعض التبعيات الصغيرة لتثبيتها للتأكد من أن كل شيء متصل جيدًا
، لكننا لن نضطر إلى تثبيتها من خلال محطة طرفية أو من خلال موجه Anaconda كما فعلنا في السيارة ذاتية القيادة.
سيتعين علينا فقط النقر فوق زر التشغيل هذا هنا في تبعيات نظام تثبيت الخلية الأولى هذه للحصول على
الحكمة.
الآن أعرف ما قد يفكر فيه بعضكم.
لماذا لم نفعل الشيء نفسه للسيارة ذاتية القيادة؟
حسنًا ، لسوء الحظ ، لم نتمكن من فعل الشيء نفسه لأنه في وحدة السيارة ذاتية القيادة كان لدينا تفاعلات
المستخدم.
كما تعلم ، عندما نرسم بعض المعنى على الخريطة ، كما تعلم ، نصمم الطرق ونضع بعض العوائق
، حسنًا ، للأسف ، ليس لدى Google CoLab هذه الميزة حتى الآن للسماح بإجراء بعض تفاعلات المستخدم مع بعض
الخرائط.
لذلك لم أستطع فعل ذلك للسيارة ذاتية القيادة.
أعتذر عن ذلك ، ولكن لهذا أعطيتك الفصل الكامل من كتابي عن Crash Course ، والذي يحتوي على جميع
التعليمات الخاصة بالسيارة ذاتية القيادة.
آمل أن تتمكن من تثبيت كل شيء بشكل صحيح على أي حال.
لم يكن هناك الكثير لتثبيته مقارنة بـ Doom ، لذلك آمل أن يكون كل شيء على ما يرام بالنسبة للسيارة ذاتية القيادة.
ولكن من أجل الهلاك هنا.
أنت الآن مغطى.
لن تواجه أي مشكلة في تشغيل الكود وتصور النتائج.
هذه هي المفاجأة.
آمل أن تعجبك.
والآن سأقوم بتوجيهكم خلال هذا التطبيق بالكامل لأوضح لكم أنه لدينا بالفعل
نفس الكود تمامًا مثل ما طبقناه في هذا الجزء الثاني.
الشيء الوحيد هو أنني دمجت الرموز الثلاثة.
كما تعلم ، هذا هو الكود الذي كان لدينا في المجلد المكون من الصورة التي تعالج
ملف p ، ثم التجربة تعيد تشغيل ملف p ثم ملف AI p مع الجزءين الأول الذي يبني AI
والجزء الثاني تدريب AI .
حسنًا ، ما فعلته ببساطة هو دمج الثلاثة منهم من خلال وضع الصورة أولاً في المعالجة المسبقة
للملف p.
سأريكم ذلك في المصنف.
ثم ثانيًا ، التجربة.
أعد تشغيل ملف P والثالث ، ملف AI.
سقطت P هناك واحدة فقط أسفل الأخرى بهذا الترتيب.
لذا سأريك هذا لك.
وبعد ذلك كان علي فقط تغيير شيئين أو ثلاثة أشياء في هذا الكود بالكامل ، وسأوضح لك التغييرات
بالضبط حتى تتمكن من التأكد من فهم الفرق.
في الأساس ، في هذا الملف ، كل شيء هو نفسه وهذا الملف ، كل شيء هو نفسه أيضًا.
قطعا لا تغيير ، ومع ذلك ، في هذا الملف.
حسنًا ، هنا ، عندما نقوم باستيراد الحزم الخاصة بـ Openai و Zoom ، حسنًا ، لا نستخدم مساحة عمل مغلفة
حزمة الموت للاستيراد إلى منفصلة.
لم نعد نستخدم ذلك بعد الآن.
سنستخدم شيئًا آخر ، سترى.
وقمت أيضًا بتغيير أبعاد الإطارات هنا 80 × 80 ، غيرت ذلك إلى 256 × 256.
حتى تتمكن من الحصول على نتائج مرئية أفضل بالفعل ، لأنه سيكون لديك مقاطع فيديو أكبر لمشاهدتها.
هذا فقط ما غيرته.
سأريكم.
الآن ، لنبدأ بمعالجة الصور ، لأنه في الواقع ، كما أخبرتك ، قمت بدمج الملفات الثلاثة
معًا.
لذلك نبدأ بالصورة بالضغط على p y.
وكما ترون ، هذا هو بالضبط نفس الشيء.
نبدأ باستيراد المكتبات ، نفس المكتبات هنا بالضبط.
ثم نقوم بمعالجة الصور مسبقًا باستخدام فئة صورة المعالجة المسبقة المكونة من طريقة init وطريقة
المراقبة.
وكما ترون ، هذه بالضبط نفس صورة ما قبل المعالجة.
في ذلك ، طريقة وطريقة المراقبة.
حسنًا ، ثم ننتقل إلى تجربة إعادة التشغيل حيث لدينا نفس الشيء تمامًا.
في الواقع ، قمنا أولاً باستخدام المكتبتين هنا ، لا شيء بالاسم.
اضغط على اليمين.
ثم نحدد خطوة واحدة تمامًا مثل ما لدينا هنا.
ثم نحرز تقدمًا في عدة خطوات وخطوات مع فئة Step Progress ، والتي هي نفسها
تمامًا كما في المصنف.
الصحيح.
لقد قمت للتو ببعض النسخ واللصق هنا.
لدينا نفس طريقة init بالضبط.
إنها طريقة وطريقة خطوات المكافأة.
حسنًا ، بالطبع نقوم بتنفيذ تجربة إعادة التشغيل مع فئة ذاكرة إعادة التشغيل.
وكما ترى ، لدينا نفس الشيء تمامًا في تعاون Google.
بالإضافة إلى أنك ربما ستقدر البنية بشكل أفضل لأنني أضفت بعض الخلايا النصية.
هذا كما تعلم ، يمكن أن يكون من الأجمل أن تتخيل في هذا الكتيب التدريبي.
حسنا.
لذا إعادة تشغيل فئة الذاكرة init طريقة عينة خطوات تشغيل الدُفعات ، أساسًا نفس الرمز بالضبط.
حسنا.
ثم ننتقل إلى ملف API الثالث ، واجهة برمجة تطبيقات الحرية ، واجهة برمجة التطبيقات التي تحتوي على الجزأين ، الجزء الأول ، بناء الذكاء الاصطناعي
والجزء الثاني لتدريب واجهة برمجة التطبيقات.
لذا اسمحوا لي أن أريكم أن لدينا نفس الشيء بالضبط في هذا المصنف.
لذلك I Freedom API أولاً نستورد المكتبات ، نفس المكتبات بالضبط.
صحيح ، كما ترون.
ثم هنا ، هذا هو الاختلاف الذي أبرزته بالفعل عند استيراد الحزم الخاصة بـ Openai و Dhoom.
حسنًا ، بدلاً من استيراد أغلفة الأحجار الكريمة ثم تخطي الغلاف وتعبئته للاستيراد إلى البرنامج النصي ، حسنًا ما نفعله هو أنه
يتعين علينا فقط استيراد الأحجار الكريمة التي هي نفسها بالفعل ، ثم استيراد هذه الجوهرة المنكوبة والتي
هي في الأساس بيئات الموت الجديدة التي كانت في الأساس تحسن بشكل جيد.
وأخيرًا ، أغلفة مكتبة الأحجار الكريمة.
حسنا.
إذن هذا الاختلاف هنا فقط ، والذي سيجعل هذا الشيء يعمل على Google CoLab وأيضًا على Python إذا
كنت تريد تشغيله.
ثم هنا ، بالطبع ، لم أكن مضطرًا إلى تضمين هذا الرمز داخل انهيار Google لمجرد
أننا هنا نستورد الملفات الأخرى هنا لأنها منفصلة.
وبما أنني دمجت الملفات الثلاثة في Google CoLab ، حسنًا ، لست بحاجة إلى القيام بهذا الاستيراد.
لذا ننتقل هنا مباشرةً إلى المنفذ الأول ، ونبني واجهة برمجة التطبيقات (API) وهنا ، كما أخبرتك ، لدينا
نفس الكود بالضبط باستثناء الأبعاد هنا.
الصحيح.
إذا نظرنا إلى المنفذ الأول هنا ، المنفذ الأول المبنى الثاني ، نبدأ بجعل الدماغ مع C والفئة.
وكما ترى ، لدينا نفس الكود بالضبط باستثناء أبعاد إطارات الإدخال
هنا ، والتي كانت عندما طبقنا الكود 80 × 80.
لكنني غيرت ذلك في Google CoLab إلى 256 × 256 ، بحيث يمكنك الحصول على إطارات أفضل وبالتالي مقاطع فيديو أفضل
لمشاهدتها ، ولكن كل ما تبقى هو نفسه تمامًا.
لذلك نحن هنا نصنع الدماغ مع فئة CNN ، ثم نصنع الصديق مع فئة soft max buddy.
هذا هو بالضبط نفس ما لدينا هنا.
وأخيرًا ، نجمع كل شيء مع الفصل الذي يحتوي على الدماغ والجسم وأيضًا طريقة
ما لأداء الإجراءات.
صحيح ، بالضبط نفس الشيء.
فئة تتكون من الدماغ في الجسم ، ومن ثم نفس الطريقة لأداء الأعمال.
حسنا.
ذلك بالضبط نفس الشيء.
فقط أبعاد إطارات الإدخال تغيرت.
والآن لننتقل إلى الجزء الثاني ، والذي سيكون هو نفسه أيضًا.
أولاً ، نحصل على بيئة الهلاك بشكل صحيح.
اسمحوا لي أن أريكم الجزء الثاني هنا أيضًا.
نحصل أولاً على بيئة العذاب ، وهنا نتذكر أنه نظرًا لأننا لم نعد نستخدم الحزمة لاستيراد البيئة ، ولكن
بدلاً من ذلك ، هذا العذاب.
حسنًا ، الشيء الوحيد الذي تغير في هذا الرمز هو بالفعل هذا هنا.
في الواقع ، لدينا ممر الحكمة ، لكن هذه هي البيئة نفسها تمامًا.
حسنا.
وبعد ذلك ، بالطبع ، أغير هذه الأبعاد الجديدة بحيث يمكنك الحصول على مقاطع فيديو أكبر هنا.
إذن لم يعد لدينا 80 × 80 ، لكن هذه المرة 256 × 256.
ومن ثم لدينا بالضبط نفس الشيء الذي نحصل عليه من العذاب وعدد الإجراءات التي ستشاهدها
سيكون سبعة.
ثم نبني الذكاء الاصطناعي عن طريق إنشاء كائن الدماغ ، كما تعلمون ، CNN ، ثم كائن الجسم ، والجسم
الأقصى الناعم ، ثم الذكاء الاصطناعي بالكامل المكون من الدماغ والجسم تمامًا مثل ما طبقناه
معًا.
حسنا.
ثم قمنا بإعداد تجربة إعادة التشغيل.
هذا هو بالضبط نفس الشيء هنا.
ومن ثم نقوم بتنفيذ تتبع الأهلية لا يزال كما هو بالضبط.
ثم ماذا سنفعل؟
حسنًا ، نجعل المتوسط المتحرك على 100 خطوة من المديرين التنفيذيين.
نفس الشيء هنا.
إذن هذا هو نفس الرمز بالضبط.
في الأساس ، تغيرت أبعاد الإطارات وطريقة استيراد البيئة فقط.
وأخيرًا نقوم بتدريب الذكاء الاصطناعي بنفس الكود تمامًا.
حتى هنا لدينا الكود الكامل الذي رأيته في المجلد عند تنزيله ، مجموعة البيانات في الكود.
وبشكل أساسي ، لدينا أيضًا الكود الكامل الذي قمنا بتطبيقه معًا.
ومع ذلك بعد ذلك لجعل التصور يعمل على Google Lab ، حسنًا ، أضفت هذا الرمز الإضافي ،
ولكن نظرًا لأنه خاص فقط بدفتر CoLab هذا ومخصص فقط للتصور.
ال. أنا. في العمل في بيئة العذاب سوف من فضلك.
لا داعي للقلق بشأن فهم جميع الرموز الموجودة هنا لأنك تعلم ، سترى ذلك مرة واحدة
فقط في حياتك عندما تريد بناء وتدريب بعض الذكاء الاصطناعي للعب في بيئة الهلاك.
ما أعنيه هو أنك لن تضطر إلى استخدام هذا الرمز للتطبيقات الأخرى التي ستعمل عليها عند إنشاء الذكاء
الاصطناعي والتدريب عليه.
لذلك لا تقلق كثيرًا بشأن هذا الرمز.
لقد أضفت ذلك للتو لجعله يعمل على Google CoLab ، لكن دعنا نرى ما أفعله.
أولاً ، قم باستيراد المكتبات بالطبع.
ثم أضفت بعض الرموز العملية هنا حتى تتمكن من رؤية عدد الإجراءات التي لديك في البيئة
بسرعة كبيرة ، بالإضافة إلى عرض لإطار البيئة فقط لترى كيف تبدو.
والسبب في إضافتي لذلك هو أنني سأريكم أيضًا كيفية اللعب مع بيئات الهلاك الأخرى لأن
لديك بالفعل الكثير منها.
ولذا فإن ما عليك فعله ببساطة هو استبدال ممر الحكمة باسم البيئات الأخرى الموجودة
هنا.
سأعطيك رابط تلك الصفحة وصولاً إلى هذا البرنامج التعليمي.
ولكن هنا ، كما ترى ، لديك العديد من البيئات المهلكة التي يمكنك اللعب بها.
كما تعلم ، أساسيات الحكمة ، ممر الحكمة ، وهو الذي سنلعب معه الآن ، مركز
دفاع الحكمة وغيره وحتى لدينا بعض المتاهات الداخلية واتبع التعليمات هنا.
ستجدهم جميعًا في هذا المجلد ، في طريقة init هذه.
يمكنك فقط العثور على الاسم هنا.
أساسيات الحكمة ، ممر الحكمة ، مركز الدفاع عن الحكمة.
ولديك الكثير والكثير منهم كما ترى.
لذلك إذا كنت ترغب في اللعب مع بيئات عذاب أخرى ، فلا تتردد في القيام بذلك.
سيكون عليك فقط تغيير اسم البيئة.
في أي وقت ترى ممر الموت هذا هنا في هذا المصنف ، ما عليك سوى استبداله بالاسم.
وبفضل هذا الرمز وهذا الرمز ، ستتمكن بسرعة من رؤية ما هو عدد الإجراءات
وأبعاد شكل الإدخال وأيضًا عرض الإطار لمعرفة كيف تبدو البيئة.
لذلك سيكون هذا عمليًا جدًا.
ثم قمت للتو بعمل هذه الوظيفة المساعدة للتصور.
ثم أدير الذكاء الاصطناعي في حلقة واحدة بالطبع بعد أن يتم تدريبه.
لذلك سنقوم بتدريبه هنا أولاً.
كما ترون ، بالمناسبة ، نسيت أن أخبركم أنني أيضًا أغير عددًا من العصور من 100
إلى 20 ، وهذا ببساطة لأنني ، كما تعلمون ، قمت بزيادة أبعاد الإطار.
وبما أنني أقوم بزيادة أبعاد الإطار ، حسنًا ، سيستغرق التدريب وقتًا أطول لأنه بالطبع
يصعب التدريب.
وبالتالي قللت عدد 100 عصر إلى 20 درجة مئوية.
ولا تقلق من أننا سنحصل بالفعل على مكافآت إيجابية جيدة.
لكن بالطبع إذا كنت ترغب في تحسين الأداء وتحسين النتائج في النهاية ، فلا تتردد في
زيادة هذا العدد من العهود.
ستحصل على نتائج أفضل ، لكنك سترى أنه مع 20 حقبة ، سيستغرق التدريب
بعض الوقت.
حسنًا ، أين كنت؟
نعم ، هذا يساعد في وظيفة التصور.
ثم أدير الذكاء الاصطناعي في حلقة واحدة ، بالطبع ، بعد أن يتم تدريبه.
وأخيرًا ، ستخرج هذه الخلية الأخيرة من الكود مقطع فيديو من طريقة اللعب ، كما تعلمون ، خلال هذه الحلقة الواحدة
، وسترى كيف ستؤدي منظمة العفو الدولية خلال هذه الحلقة الواحدة على مقطع فيديو سيتم إخراجه
وستكون قادرًا على ذلك تنزيل خطأ هنا ، كما تعلم ، عندما ننفذ هذا الرمز.
حسنا.
حتى الآن حان وقت الإعدام.
حان الوقت للجلوس بشكل مريح على كرسينا.
أتمنى أن يكون لديك قهوة جيدة أو شاي جيد.
الآن سنقوم فقط بالضغط على أزرار التشغيل المختلفة في كل خلية لتشغيل النتيجة النهائية.
لذلك دعونا نفعل هذا.
لكن أولاً ، من المهم جدًا فهم ذلك.
و Google CoLab.
هذا هو رابط مصنف Google CoLab الذي يمكنك الوصول إليه جميعًا ، وبالتالي ، بالطبع ، لا يمكنك تعديل
أي شيء فيه لأنه إذا قام أحدكم بالتعديل بشكل جيد ، فسيرى الآخرون التعديل.
إذن هذا وضع للقراءة فقط ، وبالتالي ما عليك القيام به لإجراء بعض التعديلات
، كما تعلم ، في حال كنت تريد تغيير اسم البيئة أو زيادة عدد الحقب أو
حتى ضبط الذكاء الاصطناعي الخاص بك ، حسنًا ، أنت سيتعين عليك إنشاء نسخة من هذا المصنف الذي سيكون في Google Drive الخاص
بك.
ولهذا السبب ، من أجل القيام بذلك ، ستحتاج إلى عنوان Gmail حتى يكون لديك محرك Google.
لذا تأكد من أن يكون لديك واحد.
وبمجرد أن يكون الأمر كذلك ، حسنًا ، ما عليك سوى النقر فوق ملف هنا ثم حفظ نسخة ومحرك الأقراص.
وسيؤدي ذلك إلى إنشاء نسخة من هذا المصنف في Google Drive الخاص بك حيث ستتمكن من إجراء
بعض التعديلات عليه.
حسنا.
والآن ها نحن في بداية هذا الإعدام.
إذن الآن سنقوم بتشغيل كل الخلايا وسنقترب أكثر فأكثر من النتيجة النهائية.