120 практических задач

Автор

Джейд Картер

Год написания книги

2024

Теги

<< 1 ... 9 10 11 12 13 14 15 16 17 ... 46 >>

На страницу:

Перейти

13 из 46

Настройки чтения

Размер шрифта

Высота строк

Поля

# Создание выборок

train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_images).shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE)

# Шаг 3: Построение генератора

def build_generator():

model = models.Sequential()

model.add(layers.Dense(7 * 7 * 256, use_bias=False, input_shape=(100,)))

model.add(layers.BatchNormalization())

model.add(layers.LeakyReLU())

model.add(layers.Reshape((7, 7, 256)))

assert model.output_shape == (None, 7, 7, 256) # Убедитесь, что выходная форма такая

model.add(layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False))

model.add(layers.BatchNormalization())

model.add(layers.LeakyReLU())

model.add(layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False))

model.add(layers.BatchNormalization())

model.add(layers.LeakyReLU())

model.add(layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh'))

assert model.output_shape == (None, 28, 28, 1)

return model

# Шаг 4: Построение дискриминатора

def build_discriminator():

model = models.Sequential()

model.add(layers.Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=[28, 28, 1]))

model.add(layers.LeakyReLU())

model.add(layers.Dropout(0.3))

model.add(layers.Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))

model.add(layers.LeakyReLU())

model.add(layers.Dropout(0.3))

model.add(layers.Flatten())

model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

return model

# Построение генератора и дискриминатора

generator = build_generator()

discriminator = build_discriminator()

# Определение функции потерь и оптимизаторов

cross_entropy = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)

def discriminator_loss(real_output, fake_output):

real_loss = cross_entropy(tf.ones_like(real_output), real_output)

fake_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output)

total_loss = real_loss + fake_loss

return total_loss

def generator_loss(fake_output):

return cross_entropy(tf.ones_like(fake_output), fake_output)

generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)

discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)

# Шаг 5: Построение GAN

@tf.function

def train_step(images):

noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, 100])

with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape: