تدريب النماذج في Keras: مشكلة في fit_generator()

في بداية الأمر، يبدو أن لديك استفسار مهم حول كيفية استخدام الدفعات (batches) والحلقات (epochs) في وظيفة fit_generator() في مكتبة Keras. تريد تدريب نموذج Keras على مقاطع فيديو تتكون من 8000 إطار، حيث تريد استخدام دفعات تحتوي على 200 إطار لكل منها. لديك مولد الإطارات الذي يتجول عبر الإطارات بشكل تتالي ويجمع الإطارات في مصفوفة numpy من الشكل (200، 3، 480، 640) ويعيد X و Y كل 200 إطار.

من خلال استخدام fit_generator()، يبدو أنك تتوقع أن يتم تمرير 40 دفعة (كل دفعة تحتوي على 200 إطار) من المولد إلى fit_generator() في كل حلقة، وبذلك سيكون هناك إجمالي 8000 إطار لكل حلقة، وهذا مفهوم صحيح. ومن المتوقع أن تبدأ الحلقة الجديدة مرة أخرى من بداية مجموعة التدريب بعد الانتهاء من كل حلقة.

لكن المشكلة تبدو متمثلة في أنه بعد اكتمال الحلقة الأولى، يواصل المولد من حيث توقف في الحلقة السابقة بدلاً من البدء من جديد. يبدو أن هناك تباينًا بين ما تتوقعه وما يحدث فعليًا، وهذا يستحق فحصًا دقيقًا.

للتأكد من فهمنا للمشكلة، نحتاج إلى التحقق من الوثائق والأمثلة التي استخدمتها بالإضافة إلى النظر في مشكلتك المحددة. ولكن من المهم أيضًا أن نلاحظ أن هذه المشكلة قد تكون مرتبطة بإصدار معين من Keras أو TensorFlow backend.

بعد فحص الوثائق والمراجع التي ذكرتها، والتحقق من النموذج الذي قمت بتوفيره، يمكننا إما التوصل إلى حل للمشكلة أو إعادة التحقق من الإعدادات وطريقة الاستخدام للتأكد من أن كل شيء يتم استخدامه بالطريقة الصحيحة.

بناءً على المعلومات المتاحة، لا يمكنني أن أقدم حلاً محددًا لمشكلتك بدقة الآن. ومع ذلك، يبدو أنك قد قمت باتخاذ الخطوات اللازمة لحل المشكلة بنفسك عن طريق البحث في الوثائق والمصادر الأخرى المتاحة، وهذا يعد خطوة ذكية.

لمعالجة المشكلة بشكل فعال، يمكن النظر في بعض النقاط مثل:

• التأكد من استخدام الإصدار الصحيح من Keras و TensorFlow backend.
• التحقق من موثوقية مولد البيانات الخاص بك وصحة إعادة تهيئته بعد كل حلقة.
• النظر في الأمثلة المماثلة والمشكلات التي واجهها الآخرون في المنتديات أو المستودعات الخاصة بمكتبة Keras.

من الجيد أنك قمت بنشر مشكلتك في مستودع Keras، حيث يمكن أن يكون لديك تفاعل مع أعضاء المجتمع الآخرين الذين قد يكونون واجهوا نفس المشكلة أو لديهم خبرة في الأمر.

توفر مكتبة Keras وظيفة fit_generator() كأداة قوية لتدريب النماذج باستخدام مولدات البيانات. تسمح هذه الوظيفة بتدريب النماذج باستخدام مجموعات بيانات كبيرة تفوق قدرتها على تخزينها بالكامل في الذاكرة. عند استخدام fit_generator()، يتوقع النموذج البيانات من مولد البيانات في كل حلقة (epoch) من التدريب.

بالنسبة لمولد البيانات الخاص بك، يقوم بتحميل الإطارات من ملف الفيديو وتجميعها في دفعات (batches) تحتوي على 200 إطار لكل دفعة، ومن ثم يعيد كل دفعة (batch) من الإطارات مع البيانات المتوافقة لها. ويبدو أن هذا المولد يعمل كما هو متوقع في توليد الدفعات وإعادة تهيئة نفسه بعد كل حلقة.

بالنظر إلى استخدامك لوظيفة fit_generator()، يبدو أنك تمرر مولد البيانات إليها كمعامل، وتحدد عدد العينات لكل حلقة باستخدام معامل samples_per_epoch. وبما أنك تستخدم 8000 إطار في الفيديو الخاص بك وكل دفعة تحتوي على 200 إطار، فإن القيمة المتوقعة لعدد العينات لكل حلقة هي 8000.

ومع ذلك، يبدو أن هناك تباينًا بين ما تتوقعه وما يحدث فعليًا، حيث لا يبدو أن fit_generator() يعيد تهيئة المولد بشكل صحيح بعد كل حلقة. وهذا السلوك غير المتوقع يستحق مزيدًا من الفحص.

قد يكون هناك عدة أسباب لهذا السلوك، بما في ذلك إصدارات مكتبة Keras أو TensorFlow المستخدمة، أو تنفيذ خاطئ لوظيفة fit_generator() أو المولد نفسه.

لحل هذه المشكلة بشكل فعال، يجب التأكد من استخدام الإصدارات الصحيحة للمكتبات، وفحص كود المولد وكود استدعاء fit_generator() بعناية للتأكد من أن كل شيء يتم استخدامه بالطريقة الصحيحة. ويمكن أيضًا البحث عن مشكلتك المحددة في منتديات الدعم الخاصة بـ Keras أو TensorFlow للحصول على مساعدة إضافية من المجتمع.