Lab 中使用 TensorFlow 2 在 Jupyter Lab 中使用 TensorFlow 2 在 Jupyter Lab 中使用 TensorFlow 2 Docker 容器 与 虚拟机 虚拟机 Docker 容器 在 Docker 中使用 TensorFlow 2 在 Docker 中使用 TensorFlow 2 在 Docker 中使用 TensorFlow 2 “Hello

3(b)中，第 1 行为真实的人像图片，第 2、3 行分别是基于长 度为 30 的隐藏向量，使用自编码器和标准 PCA 算法恢复出的重建样本。可以看到，使用 深层神经网络的自编码器重建出图片相对清晰，还原度较高，而 PCA 算法重建出的图片较 模糊。 预览版202112 12.2 Fashion MNIST 图片重建实战 3 真实测试图片 30d Logistic PCA 30d rec_loss.item()) 12.2.6 图片重建 与分类问题不同的是，自编码器为代表的生成模型性能一般不好量化评价，尽管ℒ值 可以在一定程度上代表网络的学习效果，但我们最终希望获得还原度较高、样式较丰富的 重建样本。因此一般需要根据具体问题来讨论自编码器的学习效果，比如对于图片重建， 一般依赖于人工主观评价图片生成的质量，或利用某些图片逼真度计算方法(如 Inception Score Auto-Encoders 给输入数据 添加随机的噪声扰动，如给输入?添加采样自高斯分布的噪声?： ?̃ = ? + ?, ?~?(0, var) 添加噪声后，网络需要从?̃学习到数据的真实隐藏变量 z，并还原出原始的输入?，如图 12.9 所示。模型的优化目标为： ?∗ = argmin ⏟ ? dist(ℎ?2(??1(?̃)), ?) 真实图片 添加噪声后 重建图片

在各区域和云平台中为您挑选最便宜的资源。无需任何托管解决方案的 额外加价。 • 将服务扩展到多个副本上，所有副本通过单一 endpoint 对外提供服务 • 所有内容均保存在您的云账户中（包括您的虚拟机和 bucket） • 完全私密 - 没有其他人能看到您的聊天记录 22 Chapter 1. 文档 Qwen 1.11.2 安装 SkyPilot 我们建议您按照 指示 安装 SkyPilot。以下为您提供了一个使用

与PCIe总线相连接，这种驱动器称为NVMe（非 易失性内存增强），其最多可以使用4个PCIe通道。在PCIe4.0上最高可达8GB/s。 云存储 云存储提供了一系列可配置的性能。也就是说，虚拟机的存储在数量和速度上都能根据用户需要进行动态分 配。建议用户在延迟太高时（例如，在训练期间存在许多小记录时）增加IOPs的配置数。 12.4.4 CPU 中央处理器（central processing 下面，定义图像的预处理函数和后处理函数。预处理函数preprocess对输入图像在RGB三个通道分别做标准 化，并将结果变换成卷积神经网络接受的输入格式。后处理函数postprocess则将输出图像中的像素值还原 回标准化之前的值。由于图像打印函数要求每个像素的浮点数值在0～1之间，我们对小于0和大于1的值分别 取0和1。 rgb_mean = torch.tensor([0.485, 0.456, 0