دليلك الشامل لتثبيت واستخدام TensorFlow و PyTorch

عنوان المقال: دليلك الشامل لتثبيت واستخدام TensorFlow و PyTorch

مقدمة:
تعتبر TensorFlow و PyTorch من أبرز مكتبات تعلم الآلة والتعلم العميق المستخدمة على نطاق واسع بين المطورين والباحثين. في هذا المقال، سنستعرض طريقة تثبيت واستخدام كل منهما مع شرح المميزات والعيوب، مما يساعدك على اختيار الأفضل لاحتياجاتك.

طريقة تثبيت واستخدام TensorFlow:

خطوات التثبيت:

1. قم بتنزيل Python وتأكد من تثبيته.

يمكن اتباع التعليمات هنا

1. قم بإنشاء بيئة افتراضية باستخدام:

   python -m venv myenv

وقم بتفعيلها:

• على Windows:
  myenv\Scripts\activate
• على macOS/Linux:
  source myenv/bin/activate

1. قم بتثبيت TensorFlow:

   pip install tensorflow

كيفية الاستخدام:

• لبدء مشروعك الأول، قم بإنشاء ملف Python وأضف:

  import tensorflow as tf
  print(tf.__version__)

طريقة تثبيت واستخدام PyTorch:

خطوات التثبيت:

1. تأكد من تثبيت Python وإنشاء بيئة افتراضية.
2. قم بتثبيت PyTorch باستخدام الكود المناسب لجهازك:

• قم بزيارة الموقع الرسمي لـ PyTorch لاختيار الإعدادات المناسبة.
• مثال:
  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

كيفية الاستخدام:

• ابدأ مشروعك بإضافة الكود التالي:

  import torch
  print(torch.__version__)

مقارنة المميزات والعيوب:

خاتمة:
اختيارك بين TensorFlow و PyTorch يعتمد على احتياجات مشروعك، سواء كنت تبحث عن مكتبة مرنة وسهلة الاستخدام أو بيئة قوية مناسبة للإنتاج.

“TensorFlow”، “PyTorch”، “تعلم الآلة”، و”التعلم العميق”.