Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（二）（3）
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（二）（2）https://developer.aliyun.com/article/1512035 要允许额外的输出，我们在输出中包括了第三个变量，如果我们将 IAF 选项设置为True，它将被设置为输入的线性变换，如果为False，则为none，因此我们可以在具有和不具有 IAF 的网络中使用 GaussianMLP 作为编码器。...
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（二）（2）
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（二）（1）https://developer.aliyun.com/article/1512033 与此同时请注意，我们还初始化了一组带有 softmax 的 sigmoid 密集层，我们可以在使用之前概述的生成过程训练模型后通过反向传播进行微调。要训练 DBN，我们开始一个新的代码块来启动 RBM 堆栈的生成学习过程： ...
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（二）（1）
第四章：教授网络生成数字 在前一章中，我们涵盖了神经网络模型的构建基块。在这一章中，我们的第一个项目将重新创建深度学习历史上最具突破性的模型之一- 深度信念网络（DBN）。DBN 是一个最早的多层网络，为其开发了一个可行的学习算法。除了具有历史意义外，该模型与本书主题有关，因为学习算法利用生成模型来预先将神经网络权重调整到合理配置，然后进行反向传播。 在本章中，我们将涵盖： ...
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（一）（2）
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（一）（1）https://developer.aliyun.com/article/1512061 重要的 Docker 命令和语法 要了解 Docker 的工作原理，了解用于所有 Docker 容器的模板Dockerfile是有用的。作为示例，我们将使用 Kubeflow 项目中的 TensorFlow 容器笔记本示例（链...
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（一）（4）
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（一）（3）https://developer.aliyun.com/article/1512063 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： ...
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（一）（3）
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（一）（2）https://developer.aliyun.com/article/1512062 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 K...
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（五）（3）
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（五）（2）https://developer.aliyun.com/article/1512058 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。Mu...
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（五）（2）
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（五）（1）https://developer.aliyun.com/article/1512057 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...
Python 与 TensorFlow2 生成式 AI（五）（1）
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。然而，神经网络也可以用于学习实体（如视频游戏角色或车辆）如何响应环境以优化奖励的规则...
【Hello AI】使用AIACC-Training TensorFlow版
TensorFlow目前进行数据分布式训练的主流方式是Horovod，AIACC-Training 1.5支持使用Horovod API兼容的方式对TensorFlow分布式训练进行加速。本文为您介绍使用AIACC-Training TensorFlow版的具体操作及可能遇到的问题。适配Horovod API本小节介绍如何使用Horovod兼容API进行TensorFlow分布式训练的基本步骤，....
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