Torchvision

```wiki

Torchvision: دليل شامل للمبتدئين

Torchvision هي مكتبة قوية ضمن نظام PyTorch، وهي مصممة خصيصًا لتسهيل العمل مع بيانات رؤية الكمبيوتر وتطوير نماذج التعلم العميق المتعلقة بالصور والفيديو. تعتبر Torchvision جزءًا أساسيًا من نظام PyTorch البيئي، وتوفر مجموعة واسعة من الأدوات والموارد التي تساعد الباحثين والمطورين على بناء وتدريب وتقييم نماذج رؤية الكمبيوتر بكفاءة. يهدف هذا المقال إلى تقديم شرح مفصل لـ Torchvision للمبتدئين، مع تغطية الجوانب الأساسية والميزات الرئيسية وكيفية استخدامها في مشاريع رؤية الكمبيوتر.

ما هي رؤية الكمبيوتر؟

قبل الغوص في تفاصيل Torchvision، من المهم فهم مفهوم رؤية الكمبيوتر. رؤية الكمبيوتر هي مجال في الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تمكين أجهزة الكمبيوتر من "رؤية" وفهم الصور والفيديو بنفس الطريقة التي يفعلها البشر. يتضمن ذلك مهام مثل:

**تصنيف الصور:** تحديد محتوى الصورة (مثل قطة، كلب، سيارة).
**اكتشاف الكائنات:** تحديد مواقع الكائنات المختلفة في الصورة.
**تجزئة الصور:** تقسيم الصورة إلى مناطق مختلفة بناءً على محتواها.
**التعرف على الوجوه:** تحديد الوجوه في الصور والفيديو.
**تتبع الكائنات:** تتبع حركة الكائنات في الفيديو.

لماذا نستخدم Torchvision؟

Torchvision توفر العديد من المزايا التي تجعلها خيارًا مثاليًا لتطوير تطبيقات رؤية الكمبيوتر:

**مجموعات بيانات جاهزة:** توفر Torchvision الوصول إلى مجموعات بيانات مشهورة ومُعدة مسبقًا مثل ImageNet، CIFAR-10، CIFAR-100، و MNIST، مما يوفر الوقت والجهد في جمع البيانات وتجهيزها.
**تحويلات البيانات:** توفر Torchvision مجموعة واسعة من تحويلات البيانات التي يمكن استخدامها لمعالجة الصور وتحسين أداء النماذج، مثل تغيير الحجم، القص، التدوير، وتطبيع الألوان.
**نماذج مُدرَّبة مسبقًا:** توفر Torchvision نماذج رؤية كمبيوتر مُدرَّبة مسبقًا على مجموعات بيانات كبيرة، مثل ResNet، AlexNet، VGG، و Inception، والتي يمكن استخدامها كنقطة انطلاق لتطوير نماذج مخصصة أو لنقل التعلم.
**واجهة برمجة تطبيقات (API) سهلة الاستخدام:** توفر Torchvision واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وسهلة الاستخدام، مما يجعلها سهلة التعلم والاستخدام للمبتدئين.
**التكامل مع PyTorch:** Torchvision مُصممة للعمل بسلاسة مع PyTorch، مما يتيح للمطورين الاستفادة من قوة ومرونة PyTorch في تطوير نماذج رؤية الكمبيوتر.

تثبيت Torchvision

لتثبيت Torchvision، يمكنك استخدام مدير الحزم pip أو conda.

**باستخدام pip:**

   ```bash
   pip install torchvision
   ```

**باستخدام conda:**

   ```bash
   conda install torchvision -c pytorch
   ```

تأكد من أن لديك PyTorch مثبتًا قبل تثبيت Torchvision. يمكنك العثور على تعليمات التثبيت الخاصة بـ PyTorch على موقعهم الرسمي: [[1]]

المكونات الرئيسية في Torchvision

Torchvision تتكون من ثلاثة مكونات رئيسية:

**مجموعات البيانات (Datasets):** توفر الوصول إلى مجموعات بيانات الصور والفيديو المشهورة.
**تحويلات البيانات (Transforms):** توفر أدوات لمعالجة الصور وتحسين أداء النماذج.
**النماذج (Models):** توفر نماذج رؤية كمبيوتر مُدرَّبة مسبقًا.

مجموعات البيانات

Torchvision توفر الوصول إلى العديد من مجموعات البيانات المشهورة، بما في ذلك:

**ImageNet:** مجموعة بيانات كبيرة جدًا تحتوي على ملايين الصور مصنفة إلى آلاف الفئات.
**CIFAR-10:** مجموعة بيانات تحتوي على 60,000 صورة ملونة مقسمة إلى 10 فئات.
**CIFAR-100:** مجموعة بيانات تحتوي على 60,000 صورة ملونة مقسمة إلى 100 فئة.
**MNIST:** مجموعة بيانات تحتوي على 70,000 صورة لأرقام مكتوبة بخط اليد.
**FashionMNIST:** مجموعة بيانات مشابهة لـ MNIST، ولكنها تحتوي على صور لملابس مختلفة.

لاستخدام مجموعة بيانات، يمكنك استخدام الكلاس `torchvision.datasets`. على سبيل المثال، لاستخدام مجموعة بيانات CIFAR-10:

```python import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([

   transforms.ToTensor(),
   transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))

])

trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) ```

تحويلات البيانات

تحويلات البيانات هي أدوات لمعالجة الصور وتحسين أداء النماذج. Torchvision توفر مجموعة واسعة من تحويلات البيانات، بما في ذلك:

**ToTensor:** تحويل الصورة إلى موتر PyTorch.
**Normalize:** تطبيع قيم البكسل في الصورة.
**Resize:** تغيير حجم الصورة.
**RandomCrop:** اقتصاص عشوائي للصور.
**RandomHorizontalFlip:** قلب الصورة أفقيًا بشكل عشوائي.
**RandomRotation:** تدوير الصورة بشكل عشوائي.

يمكنك استخدام الكلاس `torchvision.transforms` لإنشاء سلسلة من تحويلات البيانات وتطبيقها على الصور. على سبيل المثال:

```python import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([

   transforms.Resize((224, 224)),
   transforms.ToTensor(),
   transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))

]) ```

النماذج

Torchvision توفر نماذج رؤية كمبيوتر مُدرَّبة مسبقًا على مجموعات بيانات كبيرة. يمكنك استخدام هذه النماذج كنقطة انطلاق لتطوير نماذج مخصصة أو لنقل التعلم. تتضمن النماذج المتاحة:

**ResNet:** شبكة عصبية عميقة تعتمد على مفهوم الاتصالات المتبقية.
**AlexNet:** شبكة عصبية عميقة فازت بتحدي ImageNet في عام 2012.
**VGG:** شبكة عصبية عميقة تعتمد على طبقات التفافية صغيرة.
**Inception:** شبكة عصبية عميقة تعتمد على وحدات Inception.

يمكنك استخدام الكلاس `torchvision.models` للوصول إلى هذه النماذج. على سبيل المثال، لاستخدام نموذج ResNet-18:

```python import torchvision.models as models

resnet18 = models.resnet18(pretrained=True) ```

مثال عملي: تصنيف الصور باستخدام CIFAR-10

الآن، دعونا نرى كيف يمكننا استخدام Torchvision لتصنيف الصور باستخدام مجموعة بيانات CIFAR-10.

```python import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.optim as optim

تعريف التحويلات

transform = transforms.Compose([

   transforms.ToTensor(),
   transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))

])

تحميل مجموعات البيانات

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2)

تعريف النموذج

class Net(nn.Module):

   def __init__(self):
       super(Net, self).__init__()
       self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
       self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
       self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
       self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120)
       self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
       self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

   def forward(self, x):
       x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
       x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
       x = x.view(-1, 16*5*5)
       x = torch.relu(self.fc1(x))
       x = torch.relu(self.fc2(x))
       x = self.fc3(x)
       return x

net = Net()

تعريف دالة الخسارة والمحسن

criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

التدريب

for epoch in range(2):

   for i, data in enumerate(trainloader):
       inputs, labels = data

       optimizer.zero_grad()

       outputs = net(inputs)
       loss = criterion(outputs, labels)

       loss.backward()
       optimizer.step()

       if (i+1) % 100 == 0:
           print ('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
                  .format(epoch+1, 2, i+1, len(trainloader), loss.item()))

الاختبار

net.eval() with torch.no_grad():

   correct = 0
   total = 0
   for data in testloader:
       images, labels = data
       outputs = net(images)
       _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
       total += labels.size(0)
       correct += (predicted == labels).sum().item()

   print('Accuracy of the network on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

```

هذا مثال بسيط يوضح كيفية استخدام Torchvision لتصنيف الصور. يمكنك تعديل هذا المثال لتطوير نماذج أكثر تعقيدًا لتطبيقات رؤية الكمبيوتر المختلفة.

استراتيجيات الخيارات الثنائية المتعلقة برؤية الكمبيوتر (للإشارة فقط)

على الرغم من أن Torchvision تركز على رؤية الكمبيوتر، فمن المهم ملاحظة العلاقة المحتملة مع تحليل البيانات المالية، خاصة في سياق الخيارات الثنائية. يمكن استخدام نماذج رؤية الكمبيوتر لتحليل الرسوم البيانية للأسعار أو تحديد الأنماط في البيانات المالية. ومع ذلك، يجب التعامل مع هذه التطبيقات بحذر شديد، حيث أن الأسواق المالية معقدة وغير قابلة للتنبؤ بشكل كامل.

**استراتيجية اختراق النطاق:** استخدام نماذج رؤية الكمبيوتر لتحديد نقاط اختراق النطاق السعرية.
**استراتيجية المتوسط المتحرك:** تحليل الرسوم البيانية للمتوسط المتحرك باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI):** تحليل بيانات RSI باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**استراتيجية بولينجر باند:** تحليل بيانات بولينجر باند باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**استراتيجية MACD:** تحليل بيانات MACD باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**استراتيجية شموع الكانديلا:** التعرف على أنماط شموع الكانديلا باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**تحليل حجم التداول:** استخدام نماذج رؤية الكمبيوتر لتحليل حجم التداول وتحديد الاتجاهات.
**استراتيجية التصحيح:** تحديد مستويات التصحيح المحتملة باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**استراتيجية فيبوناتشي:** تحليل مستويات فيبوناتشي باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**استراتيجية الاختراق:** تحديد نقاط الاختراق المحتملة باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**تحليل فجوات الأسعار:** التعرف على فجوات الأسعار باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**استراتيجية الاتجاه:** تحديد اتجاه السوق باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**استراتيجية التداول المتأرجح:** تحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة للتداول المتأرجح باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**استراتيجية سكالبلنج:** تحديد فرص التداول السريع باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**استراتيجية التداول الخوارزمي:** بناء أنظمة تداول آلية تعتمد على نماذج رؤية الكمبيوتر.
**تحليل المشاعر:** تحليل الأخبار والبيانات النصية المتعلقة بالأسواق المالية باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر (معالجة اللغة الطبيعية).
**تحليل الأنماط:** التعرف على الأنماط المتكررة في البيانات المالية باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**توقع الأسعار:** استخدام نماذج رؤية الكمبيوتر للتنبؤ بأسعار الأصول المالية. (يجب التعامل مع هذه التوقعات بحذر).
**إدارة المخاطر:** استخدام نماذج رؤية الكمبيوتر لتقييم المخاطر المرتبطة بالخيارات الثنائية.
**تحليل الارتباط:** تحديد العلاقات بين الأصول المالية المختلفة باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر.
**تحديد الحالات الشاذة:** اكتشاف الحالات الشاذة في البيانات المالية التي قد تشير إلى فرص تداول.
**تحليل البيانات التاريخية:** تحليل البيانات التاريخية للأسعار باستخدام نماذج رؤية الكمبيوتر لتحديد الاتجاهات والأنماط.
**استراتيجية فوركس:** تطبيق تقنيات رؤية الكمبيوتر على تداول العملات الأجنبية.
**استراتيجية تداول الأسهم:** تطبيق تقنيات رؤية الكمبيوتر على تداول الأسهم.

- هام:** تذكر أن الخيارات الثنائية تنطوي على مخاطر عالية، ولا يوجد استراتيجية تضمن الربح. يجب عليك دائمًا إجراء بحث شامل وفهم المخاطر قبل الاستثمار.

الخلاصة

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

Torchvision

Contents

Torchvision: دليل شامل للمبتدئين

ما هي رؤية الكمبيوتر؟

لماذا نستخدم Torchvision؟

تثبيت Torchvision

المكونات الرئيسية في Torchvision

مجموعات البيانات

تحويلات البيانات

النماذج

مثال عملي: تصنيف الصور باستخدام CIFAR-10

استراتيجيات الخيارات الثنائية المتعلقة برؤية الكمبيوتر (للإشارة فقط)

الخلاصة

ابدأ التداول الآن

انضم إلى مجتمعنا

Navigation menu