عبارة “x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])” تُستخدم في مكتبة TensorFlow لإنشاء مكان لإدخال البيانات خلال التشغيل (runtime)، وهي أحد الأساليب الرئيسية لتزويد البيانات بنموذج التدريب أو الاختبار. الوضع الأكثر استخدامًا لـ tf.placeholder هو عند بناء نماذج التعلم الآلي (Machine Learning) أو العميق (Deep Learning) حيث يتم استخدام هذه الدالة لإنشاء أماكن فارغة (placeholders) للبيانات التي سيتم تمريرها إليها لاحقًا أثناء التدريب أو الاختبار.
عندما يتم استخدام tf.placeholder، يتعين عليك تحديد نوع البيانات التي ستمرر إلى المكان المخصص (placeholder)، وهو البارامتر الأول في الدالة، في هذه الحالة هو tf.float32، مما يعني أنه يُتوقع أن تكون البيانات من نوع float وبدقة 32 بت.
البارامتر الثاني هو شكل البيانات التي يتوقع المكان (placeholder) استقبالها، وهو الذي يمثل البُعد (dimensionality) للبيانات. في المثال الذي ذكرته “[None, 784]”، يُعبر الـ None عن أن البُعد الأول يمكن أن يكون متغيرًا أو غير محدد في وقت التشغيل. بمعنى آخر، يُمكن لـ “x” أن تستقبل مجموعة من البيانات حيث يمكن أن يكون عدد النماذج غير ثابت، ولكن البُعد الثاني يُحدد بوجود 784 ميزة (أو عنصر) لكل نموذج. في سياق تطبيقات التعلم الآلي، يعتبر هذا النوع من التعريف مفيدًا عندما يكون لديك مجموعة متغيرة الحجم من البيانات، مثل الصور، حيث يمكن أن يكون لديك عدد مختلف من الصور في كل دفعة (batch) من التدريب أو الاختبار.
باختصار، tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) تعني أن “x” هو مكان (placeholder) يُنشئ لتلقي البيانات، حيث يمكن أن يتغير عدد النماذج (الصفوف) ولكن يجب أن تكون كل نموذج لديه 784 ميزة (الأعمدة)، وهو استخدام شائع في بناء نماذج التعلم الآلي.
المزيد من المعلومات
بالنظر إلى الاستخدام العملي لهذا التعريف، يمكننا توسيع الفهم عبر استعراض سيناريوهات محتملة. لنتخيل أن لدينا مجموعة من الصور، وكل صورة تتكون من 784 بكسل (28 × 28 بكسل)، ونرغب في استخدام هذه الصور لتدريب نموذج تعلم آلي لتصنيف الصور إلى فئات مختلفة.
عندما نستخدم tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) لـ “x”، نعطي TensorFlow مؤشرًا على أننا سنزوده بمصفوفة تحتوي على صور، حيث يمكن أن يتغير عدد الصور في كل مرة. هذا مهم خصوصًا عندما نعمل مع دفعات (batches) من البيانات، حيث يمكن أن تكون الدفعات ذات أحجام مختلفة. فمثلاً، يمكن أن يكون لدينا دفعة تحتوي على 100 صورة، في حين يمكن أن تحتوي الدفعة التالية على 200 صورة.
تحديد الأبعاد بهذه الطريقة يتيح لنا مرونة أكبر في استخدام البيانات، كما أنه يتيح لنا تكييف النموذج للتعامل مع مجموعات متغيرة الحجم من البيانات، مما يجعل العملية أكثر عمومية وقابلة للتطبيق على مجموعة متنوعة من المشاريع.
هناك نقطة أخرى مهمة لفهم هذا التعريف، وهي أنه يسمح لنا بتغيير عدد البُعد (dimensionality) لـ “x” دون الحاجة إلى تغيير النموذج نفسه. فإذا قررنا تحديث نموذجنا ليتعامل مع صور أكبر (مثلاً، صور 32 × 32 بكسل بدلاً من 28 × 28)، فإننا فقط نغير الأبعاد المحددة في tf.placeholder بدون الحاجة لإجراء تغييرات في هيكل النموذج.
باختصار، استخدام tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) يتيح لنا بناء نماذج تعلم آلي متعددة الاستخدامات وقابلة للتوسع، مما يجعلها أداة قوية في عالم الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.
