AI深度學習筆記
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要使用 CUDA（Compute Unified Device Architecture）來加速計算，首先需要在你的系統上設置和安裝相關的工具。CUDA 是由 NVIDIA 開發的平行計算框架，用於加速大量數據的運算，尤其在圖像處理、機器學習、科學計算等領域很有應用。
可以參考官方的安裝方式
以
呈上篇介紹如何訓練模型，此篇就主要介紹如何利用訓練好的模型來生成圖片
[深度學習][Python]DCGAN訓練生成手寫阿拉伯數字_生成篇
生成的結果
生成的圖片大小會根據，當初設置的生成器輸出大小來決定，當你使用生成對抗網絡（GAN）生成圖像時，生成器模型的最後一層通常會決定生成圖
本文參考TensorFlow官網Deep Convolutional Generative Adversarial Network的程式碼來加以實作說明。
示範如何使用深度卷積生成對抗網路(DCGAN) 生成手寫數位影像。
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的GAN模型中的生成器來生成圖片
[深度學習][Python]訓練MLP的GAN模型來生成圖片_訓練篇
[深度學習][Python]訓練CNN的GAN模型來生成圖片_訓練篇
相較之下CNN的GAN生成的效果比較好，但模型也相對比較複雜，訓練時間花的也比較
延續上一篇訓練GAM模型，這次我們讓神經網路更多層更複雜一點，來看訓練生成的圖片是否效果會更好。
[深度學習][Python]訓練MLP的GAN模型來生成圖片_訓練篇
資料集分割處理的部分在延續上篇文章，從第五點開始後修改即可，前面都一樣
訓練過程，比較圖
是不是CNN的效果比MLP還要好，
本文主要介紹，如何利用GAN生成對抗網路來訓練生成圖片。
利用tensorflow，中的keras來建立生成器及鑑別器互相競爭訓練，最後利用訓練好的生成器來生成圖片。
GAN生成對抗網路的介紹
它由生成網路(Generator Network)和鑑別網路(Discriminator Netwo
本文將延續上一篇文章，經由訓練好的VAE模型其中的解碼器，來生成圖片。
[深度學習]訓練VAE模型用於生成圖片_訓練篇
輸入產生的隨機雜訊，輸入VAE的解碼器後，生成的圖片
本文主要介紹，如何利用VAE變分自編碼器來訓練生成圖片。
訓練集資料將採用TF影像資料庫中的fashion_mnist
VAE變分自編碼器簡單介紹
•VAE(Variational Auto-Encoder)中文名稱變分自編碼器，主要是一種將原始資料編碼到潛在向量空間，再編碼回來的神經網路。
本文下方連結的文章，利用Stable Diffusion生成512 * 512大小的圖片。
輸入的文字是 dog flying in space，此模型需輸入英文句子才會準確生成。
參考文獻
連結該作者在Hugging Face公開的模型去做使用。
本文是在Colab上執行。
長短期記憶（英語：Long Short-Term Memory，LSTM）是一種時間循環神經網路（RNN），論文首次發表於1997年。
LSTM（長短期記憶）是一種特定類型的遞歸神經網絡（RNN），在許多需要處理時間序列數據或順序數據的應用中非常有用。
以下是一些常見的 LSTM 應用：
