عند تحليل الشيفرة البرمجية التي قدمتها، يبدو أن الهدف من هذا القسم الخاص بالشيفرة هو تحديد فئات الصور في مصفوفة تحتوي على مسارات الصور وربطها بتعليقات الفئات المقابلة لكل مسار. دعونا نفحص ذلك بمزيد من التفصيل.
أولاً وقبل دخول الحلقة التكرارية، يتم تعيين متغيرات image_paths و image_classes كمصفوفتين فارغتين، ومتغير class_id يتم تعيينه بقيمة صفر. هذا يشير إلى استعداد الشيفرة لتخزين مسارات الصور وتصنيفاتها.
ثم، يبدأ البرنامج في حلقة for، حيث يبدو أنه يقوم بتكرار عبر مجموعة من مسارات الفئات (class_path)، ولكل فئة يتم تكرارها، يتم إضافة class_id (رقم التصنيف الحالي) إلى image_classes بعدد تكرارات المسارات الحالية.
ببساطة، هذا يعني أنه يتم تعيين نفس الرقم class_id لكل مسار في الفئة الحالية. ويتم ذلك عن طريق إضافة class_id إلى image_classes بعدد التكرارات الموجودة في class_path، ومن ثم يتم زيادة class_id بوحدة في كل تكرار للحلقة، مما يضمن أن تكون الفئات متنوعة.
ببساطة أخرى، يتم تكرار التصنيفات للصور بحيث يتم تخزين نفس التصنيف (رقم التصنيف) للمسارات التابعة لنفس الفئة. هذا يمكن أن يكون ذا قيمة عند تحضير البيانات لتدريب نموذج التعلم الآلي، حيث يكون من المهم أن يكون لكل صورة تصنيف محدد لتمكين النموذج من التعلم بشكل صحيح.
المزيد من المعلومات
في سياق الشيفرة التي تمت مناقشتها، يتضح أن هناك استخدامًا لقائمتين هي image_paths و image_classes، حيث يتم تخزين مسارات الصور في image_paths وتصنيفاتها المقابلة في image_classes. الهدف من هذا الإعداد يمكن أن يكون لتحضير البيانات لتدريب نموذج تعلم آلي.
قد يكون هناك توجيه أو تصنيف لمجموعة من الصور حيث يتم تمثيل كل تصنيف برقم فريد يتم تزايد قيمه تلقائيًا عبر الحلقة التكرارية. هذا يسمح بتمثيل البيانات بشكل فعال لاحقًا عند استخدامها في عمليات التدريب.
مثلاً، إذا كان لديك مجموعة من الصور المصنفة في فئات مختلفة مثل “سيارات”، “أشجار”، “أشخاص”، فإنه يمكن أن يكون لديك التمثيل التصنيفي حيث يتم تمثيل كل فئة برقم، على سبيل المثال: 0 لـ “سيارات”، 1 لـ “أشجار”، 2 لـ “أشخاص”.
تحديد تصنيفات الصور بهذه الطريقة يجعل من السهل على النموذج الآلي تعلم العلاقات بين الصور والتصنيفات المقابلة. تكون هذه الطريقة شائعة في مجال تدريب نماذج التعلم الآلي حيث يتعين على البيانات أن تكون في تنسيق مناسب للتدريب الفعّال للنموذج.
