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？

this purpose. A GAN is composed of two neural networks: a generator network and a discriminator network as shown in figure 3-15. The generator creates synthetic samples from random inputs (noise) and the the discriminator's job is to classify its inputs as real or fake. During the training phase, the generator tunes its outputs to look real to the discriminator. On the other hand, the discriminator learns department in a bank which detects fraudulent transactions. In the bank analogy, a fraudster is a generator who comes up with novel schemes to fool the fraud detection department, a discriminator, in order

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(?) transforms.ToTensor(), ② 数据集整理自 https://github.com/chenyuntc/pytorch-book Generator P(z) 预览版202112 13.3 DCGAN 实战 7 transforms.Normalize((0 的彩色图片。每个卷积层中间插入 BN 层来提高训练稳定性，卷积层选择不使 用偏置向量。生成器的类代码实现如下： class Generator(nn.Module): # 生成器网络 def __init__(self, nz): super(Generator, self).__init__() filter = 64 # 转置卷积层

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

dequantized weights. How different are the two 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 OPTIMIZE_FOR_SIZE, tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_LATENCY] # Set up the representative dataset (using a generator function) that # helps improve the quality of the quantized model. def representative_dataset():

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-

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

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