Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(一)(4)

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默认情况下,GradientTape() 使用的内存资源在调用 gradient() 后被释放;但是,你也可以使用 persistent 参数来存储这些结果²³: x = tf.constant(3.0) with tf.GradientTape(persistent=True) as...

Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(一)(3)

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总结 在本章中,我们概述了 TensorFlow 是什么,以及它如何作为深度学习研究的改进,我们还探讨了设置 IDE、VSCode 和可重现应用程序的基础,Docker 容器。为了编排和部署 Docker 容器,我们讨论了 Kubernetes 框架,以及如何使用其 API 扩展容器组。最后,我描述...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(五)(3)

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在 PyBullet Gym 上运行 GAIL 在本章的代码示例中,我们将训练一个虚拟代理在一个模拟环境中导航 - 在许多 RL 论文中,这个环境是使用 Mujoco 框架 (www.mujoco.org/) 进行模拟的。Mujoco 代表 Multi joint dynamics with con...

Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(五)(2)

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逆强化学习:从专家中学习 上面的深度 Q 学习示例依赖于一个明确的奖励函数——游戏中的分数。然而,我们并不总是能够访问明确的奖励函数,包括在重要的现实场景中,比如自动驾驶汽车。在驾驶员根据道路上的环境选择导航的情况下,我们会给予什么“奖励”值呢?虽然我们对“正确”决定有直观的感觉,但为这样的奖励函数...

Python 与 TensorFlow2 生成式 AI(五)(1)

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第十二章:用生成式人工智能玩视频游戏:GAIL 在之前的章节中,我们已经看到如何使用生成式人工智能来生成简单的(受限玻尔兹曼机器)和复杂的(变分自动编码器,生成式对抗模型)图像,音符(MuseGAN)和新颖文本(BERT,GPT-3)。 在所有先前的示例中,我们着重于使用深度神经网络生成复杂数据。然...

YOLOv3物体/目标检测之实战篇(Windows系统、Python3、TensorFlow2版本)

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前言    基于YOLO进行物体检测、对象识别,在搭建好开发环境后,先和大家进行实践应用中,体验YOLOv3物体/目标检测效果和魅力;同时逐步了解YOLOv3的不足和优化思路。开发环境参数系统:Windows       编程语言:Pyth...

事实胜于雄辩,苹果MacOs能不能玩儿机器/深度(ml/dl)学习(Python3.10/Tensorflow2)

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坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习,这是板上钉钉的刻板印象,就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今,无论是Pytorch框架的MPS模式,还是最新的Tensorflow2框架,都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备,本次我们来分享如何在...

使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络(CNN)的ECG心电信号识别分类(二)

使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络(CNN)的ECG心电信号识别分类(二) 心律失常数据库目前,国际上公认的标准数据库包含四个,分别为美国麻省理工学院提供的MIT-BIH(Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel H...

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