transformations applied separately result in a dataset 3x the original size. Can we apply N transformations to create a dataset Nx the size? What are the constraining factors? An image transformation recomputes the import layers, optimizers, metrics DROPOUT_RATE = 0.2 LEARNING_RATE = 0.0002 NUM_CLASSES = 102 def create_model(): # Initialize the core model core_args = dict(input_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3), include_top=False) include_top=False) core = apps.resnet50.ResNet50(**core_args) core.trainable = False # Create the full model with input, preprocessing, core and softmax layers. model = tf.keras.Sequential([ layers.Input([IMG_SIZE

3.8 fit_generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 4.2.3.9 evaluate_generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 4.2.3.10 predict_generator . . . . 3.8 fit_generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.3.3.9 evaluate_generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 4.3.3.10 predict_generator . . . . 进行批量训练 与测试。请参阅 模型文档。 或 者， 你 可 以 编 写 一 个 生 成 批 处 理 训 练 数 据 的 生 成 器， 然 后 使 用 model.fit_generator(data_generator，steps_per_epoch，epochs) 方法。 你可以在 CIFAR10 example 中找到实践代码。 3.3.10 在验证集的误差不再下降时，如何中断训练？

range [-10, 10], incrementing by 2.5 each time and find the quantized values for b = 3. First, let’s create our x. # Construct the array that we wish to quantize. # We slightly exceed 10.0 to include 10 using quantization? You can leverage the np.random.uniform() function (from the numpy package) to create dummy inputs (X), weights (W) and bias (b) tensors. Using these three tensors, compute the layer outputs? Solution: We will start with the random number generator with a fixed seed to get consistent results across multiple runs. Next, we will create an input tensor of shape [10, 3], where 10 is the batch

在模型端，需要创建写入监控数据的 Summary 类，并在需要的时候写入监控数据。首 先通过 tf.summary.create_file_writer 创建监控对象类实例，并指定监控数据的写入目录，代 码如下： # 创建监控类，监控数据将写入 log_dir 目录 summary_writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir) 我们以监控误差数据和可视化图片数据为例，介绍如何写入监控数据。在前向计算完 在模型端，需要创建写入监控数据的 Summary 类，并在需要的时候写入监控数据。首 先通过 tf.summary.create_file_writer 创建监控对象类实例，并指定监控数据的写入目录，代 码如下： # 创建监控类，监控数据将写入 log_dir 目录 summary_writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir) 我们以监控误差数据和可视化图片数据为例，介绍如何写入监控数据。在前向计算完 GAN 的网络结构和算法原理。 13.2 GAN 原理 现在我们来正式介绍生成对抗网络的网络结构和训练方法。 13.2.1 网络结构 生成对抗网络包含了两个子网络：生成网络(Generator，简称 G)和判别网络 (Discriminator，简称 D)，其中生成网络 G 负责学习样本的真实分布，判别网络 D 负责将 生成网络采样的样本与真实样本区分开来。 生成网络G(?)

data.Dataset 加载数据 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 加载 List 使用 tf.data.Dataset.from_generator 加载 Generator 使用 tf.data.TextLineDataset 加载文本 “Hello TensorFlow” Try it！ 使用 tf.keras.Model 管理模型 历史上的

paint After learned by 5 years After learned by 10 years Finally Put it down ▪ Painter or Generator: ▪ Critic or Discriminator https://towardsdatascience.com/generative-adversarial-networks-explained-

init 现在关闭并重新打开当前的shell。并使用下面的命令创建一个新的环境： 8 https://conda.io/en/latest/miniconda.html 9 conda create --name d2l python=3.9 -y 现在激活 d2l 环境： conda activate d2l 安装深度学习框架和d2l软件包 在安装深度学习框架之前，请先检查计算机 例如，我们可以在索引1、2和3中绘制10个随机变量X，采样概率为P(X = 1) = 2/9, P(X = 2) = 3/9和P(X = 3) = 4/9，如下所示。 #@save generator = RandomGenerator([2, 3, 4]) [generator.draw() for _ in range(10)] [1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 2, 1, 2] 对于一对中心词和上下文词，我 len(vocab))] all_negatives, generator = [], RandomGenerator(sampling_weights) for contexts in all_contexts: negatives = [] while len(negatives) < len(contexts) * K: neg = generator.draw() # 噪声词不能是上下文词

GAN的理论与实现模型 GAN的基本原理 GAN的学习方法 GAN的衍生模型 2. GAN的理论与实现模型 13 GAN 的核心思想来源于博弈论的纳什均衡。 它设定参与游戏双方分别为一个生成器 (Generator) 和一个判别器(Discriminator)，生成器的目的是尽 量去学习真实的数据分布，而判别器的目的是尽量 正确判别输入数据是来自真实数据还是来自生成器； 为了取得游戏胜利，这两个游戏参与者需要不断优

........................................................................................... 63 Create a Multi-Layer Perceptron ANN ................................................................... creating neural networks. Keras is based on minimal structure that provides a clean and easy way to create deep learning models based on TensorFlow or Theano. Keras is designed to quickly define deep learning installation is quite easy. Follow below steps to properly install Keras on your system. Step 1: Create virtual environment Virtualenv is used to manage Python packages for different projects. This will

the word itself. Let’s discuss each step in detail. Step 1: Vocabulary Creation In this step, we create a vocabulary of the top words10 (ordered by frequency) from the given training corpus. We would ( ) is chosen, the dataset is preprocessed (lowercase, strip punctuation, normalization etc.) to create pairs of input context (neighboring words), and the label (masked word to be predicted). The word Step 1: Vocabulary Creation In this step, we will use a TextVectorization layer from Tensorflow to create a vocabulary of the most relevant words. It finds the top N words in a dataset, sorts them in the