خطأ TypeError في بايثون: ناقص حجة ‘filepath’ عند تحميل النموذج

تعتبر لغة البرمجة بايثون واحدة من أكثر اللغات شهرة واستخدامًا في مجالات تحليل البيانات والتعلم الآلي. ومع ظهور مكتبة TensorFlow بفضل قدرتها العالية على تنفيذ العمليات الحسابية المعقدة، أصبحت تستخدم بشكل متزايد لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي. ولكن، قد يواجه بعض المطورين أخطاء أثناء تحميل النماذج، مما يجعل من المهم فهم أسباب هذه الأخطاء وكيفية التعامل معها.

فهم الخطأ: TypeError: load_model() missing 1 required positional argument: ‘filepath’

يحدث الخطأ المعروف باسم TypeError: load_model() missing 1 required positional argument: ‘filepath’ في حالات معينة. الخطأ يشير إلى أن وظيفة load_model تتطلب وسيطًا (Argument) يشير إلى مسار ملف النموذج، ولكن لم يتم تمرير هذا المسار بشكل صحيح. في مثل هذه الحالات، يجب التحقق من أن اسم الملف والمسار المستخدم لتحميل النموذج صحيحان.

لاستخدام load_model بالشكل الصحيح، يجب عليك التأكد من أن لديك ملف النموذج بتنسيق (مثل .h5)، والذي يتم تخزين النموذج فيه. على سبيل المثال، في الكود التالي:

model = load_model('model.h5')

هنا، يجب التأكد من أن model.h5 موجود في المسار الصحيح. إذا كان الملف موجودًا في مجلد مختلف، يجب تضمين المسار الكامل.

خطوات لتصحيح الخطأ

1. التحقق من المسار: تأكد من أنك تستخدم المسار الصحيح لملف النموذج. يمكنك استخدام مسار مطلق أو نسبي حسب المكان الذي يتواجد فيه الملف بالنسبة لبرنامجك.

2. تسمية الملف: تحقق من أن اسم الملف (model.h5) تمت كتابته بشكل صحيح، حيث أن الأخطاء الإملائية قد تسبب نفس الخطأ.

3. توافق الإصدارات: في بعض الأحيان، قد يكون هناك تعارض في الإصدارات. تأكد من أنك تستخدم إصدار TensorFlow 2.15.0 كما هو مثبت.

4. استخدام try-except: لتنفيذ حملة تصحيحية، يمكنك استخدام الكود التالي لتحديد مكان حدوث الخطأ:

try:
    model = load_model('model.h5')
except TypeError as e:
    print("حدث خطأ:", e)

التعامل مع نماذج TensorFlow

عند العمل مع نماذج TensorFlow، يجب أن تكون على دراية بكيفية تحميلها بشكل صحيح لاستخدامها في عمليات التنبؤ. على سبيل المثال، بعد تحميل النموذج، يمكن استخدام model.predict لإجراء التنبؤات. هنا مثال على كيفية تحميل النموذج وتحويل الصورة لإجراء التنبؤ:

img_path = "app/model/test.jpg"
img = load_img(img_path, target_size=(224, 224))
img_array = img_to_array(img) / 255.0
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
Predictions = model.predict(img_array)

في هذا المثال، يتم تحميل الصورة ثم تحويلها إلى مصفوفة NumPy، والتي يمكن استخدامها مع النموذج المحمّل.

ملخص

في ختام هذا المقال، يعتبر الخطأ TypeError: load_model() missing 1 required positional argument: ‘filepath’ في tf version 2.15.0 من الأخطاء الشائعة التي قد يواجهها مطورو بايثون عند محاولة تحميل نماذج التعلم الآلي. من خلال التأكد من المسار الصحيح ووجود الملف، يمكن تجنب هذا الخطأ وتحميل النموذج بنجاح. من المهم دائمًا متابعة وإجراء التحديثات اللازمة على المكتبات المستخدمة، كي تظل متوافقة وتعمل بكفاءة عالية.

في حالة استمرار المشكلة، قد يكون من الجيد مراجعة الوثائق الرسمية للمكتبات المستخدمة أو البحث في المجتمعات الإلكترونية عن حالات مشابهة لحل الأمور بشكل أسرع.