كيف يمكن عرض تشغيلات متعددة في TensorBoard وتعيين أسماء مميزة؟

في TensorBoard، يتيح لك عرض العديد من التشغيلات المختلفة وتبديل بينها بسهولة لتحليل النتائج وفهم أداء نموذجك أو تدريبك على مجموعة متنوعة من البيانات. لتحقيق ذلك، يمكنك اتباع الخطوات التالية:

أولاً، يجب عليك التأكد من تسجيل بيانات التشغيل المتعددة أثناء التدريب. يمكنك القيام بذلك من خلال استخدام مكتبة TensorFlow، على سبيل المثال، بتضمين الكود التالي في جلسة TensorFlow الخاصة بك:

pythonCopy code
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard

# قم بتكوين TensorBoard callback
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir="logs/run1", histogram_freq=1)

# قم بتمرير callback إلى دالة التدريب أو fit
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[tensorboard_callback])

يرجى التغيير في القيم وفقًا لاحتياجاتك، وتكرار هذه الخطوات لكل تشغيل.

ثم، يمكنك تشغيل TensorBoard باستخدام الأمر التالي في موجه الأوامر:

bashCopy code
tensorboard --logdir=logs/

ستتمكن من الوصول إلى واجهة TensorBoard عبر المتصفح عنوان الواجهة الافتراضي هو http://localhost:6006/.

الآن، يمكنك عرض التشغيلات المتعددة عبر واجهة المستخدم. لتسمية التشغيلات لتمييزها، يمكنك تحديد اسم لكل تشغيل عن طريق تعيينه في دالة fit أو دالة التدريب.

على سبيل المثال:

pythonCopy code
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir="logs/run1", histogram_freq=1, profile_batch=2, write_images=True, embeddings_freq=1, embeddings_metadata="metadata.tsv")

عند القيام بذلك، يمكنك تحديد اسم فريد لكل تشغيل، وسيظهر هذا الاسم في واجهة TensorBoard لتسهيل تمييز بين التشغيلات المختلفة وتحليل النتائج بشكل أفضل.

بالطبع، دعونا نستكشف هذا الأمر بمزيد من التفصيل. يُعَد TensorBoard أحد أدوات توفير بيئة تفاعلية لتصور نتائج تدريب النماذج في TensorFlow، ويشكل قدرته على عرض عدة تشغيلات (runs) بشكل فعّال جزءاً حيوياً من عملية تحليل وتقييم النماذج الخاصة بك.

لعرض تشغيلات متعددة في TensorBoard، يمكنك القيام بذلك من خلال تشغيل عمليات التدريب بمعلمات مختلفة أو تغييرات في النموذج أو البيانات. يمكنك، على سبيل المثال، إطلاق التدريب باستخدام أكواد مصدر مختلفة أو تعديل متغيرات التكوين لتكرار التجارب بشكل متكرر. عندما يتم حفظ سجلات التدريب لكل تشغيل، يمكنك بعد ذلك عرضها في واجهة TensorBoard كتشغيلات منفصلة.

بالنسبة لتسمية التشغيلات للتمييز بينها، يمكنك استخدام واجهة سطر الأوامر لتشغيل التدريب مع معاملات إضافية تعين اسمًا لكل تشغيل. على سبيل المثال:

bashCopy code
python train.py --run_name=experiment1
python train.py --run_name=experiment2

بعد ذلك، ستظهر تلك التشغيلات في واجهة TensorBoard مميزة بالأسماء التي حددتها، مما يسهل عليك تحليل ومقارنة النتائج بين التجارب المختلفة. يُفضل أيضاً توثيق التفاصيل المهمة في كل تجربة لفهم سياق النتائج المحددة لتلك التشغيلة.

من خلال هذا النهج، يُمكنك تنظيم وفحص تشغيلاتك بشكل فعّال في TensorBoard، مما يعزز قدرتك على تحليل وتحسين أداء نماذجك بشكل أفضل.