120 практических задач

Автор

Джейд Картер

Год написания книги

2024

Теги

<< 1 ... 11 12 13 14 15 16 17 18 19 ... 46 >>

На страницу:

Перейти

15 из 46

Настройки чтения

Размер шрифта

Высота строк

Поля

2. Подготовка данных.

3. Построение генератора.

4. Построение дискриминатора.

5. Построение и компиляция GAN.

6. Обучение GAN.

7. Генерация изображений.

Пример кода:

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models

import numpy as np

import os

import matplotlib.pyplot as plt

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# Шаг 1: Импорт библиотек

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import os

# Шаг 2: Подготовка данных

# Загрузка набора данных CelebA

# Этот пример предполагает, что данные находятся в папке 'img_align_celeba/img_align_celeba'

# Скачивание и подготовка данных не входит в код

DATA_DIR = 'img_align_celeba/img_align_celeba'

IMG_HEIGHT = 64

IMG_WIDTH = 64

BATCH_SIZE = 128

BUFFER_SIZE = 60000

def load_image(image_path):

image = tf.io.read_file(image_path)

image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)

image = tf.image.resize(image, [IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH])

image = (image – 127.5) / 127.5 # Нормализация изображений в диапазоне [-1, 1]

return image

def load_dataset(data_dir):

image_paths = [os.path.join(data_dir, img) for img in os.listdir(data_dir)]

image_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(image_paths)

image_dataset = image_dataset.map(load_image, num_parallel_calls=tf.data.experimental.AUTOTUNE)

image_dataset = image_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)

return image_dataset

train_dataset = load_dataset(DATA_DIR)

# Шаг 3: Построение генератора

def build_generator():

model = models.Sequential()

model.add(layers.Dense(8 * 8 * 256, use_bias=False, input_shape=(100,)))

model.add(layers.BatchNormalization())

model.add(layers.LeakyReLU())

model.add(layers.Reshape((8, 8, 256)))

assert model.output_shape == (None, 8, 8, 256) # Убедитесь, что выходная форма такая