开源项目教程：《生成式深度学习》第二版代码实践指南

开源项目教程：《生成式深度学习》第二版代码实践指南

Generative_Deep_Learning_2nd_Edition The official code repository for the second edition of the O'Reilly book Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose and Play. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/Generative_Deep_Learning_2nd_Edition

本教程旨在帮助您深入了解并实践来自O'Reilly出版社的《生成式深度学习：教会机器绘画、写作、作曲与游戏》第二版的配套开源项目。此项目基于TensorFlow和Keras，通过一系列精心设计的代码示例，让学习者掌握生成模型的核心技术。

1. 目录结构及介绍

项目的主要目录结构如下：

• notebooks: 包含按章节组织的Jupyter Notebook，每个Notebook对应书中的一个主题或案例。
• scripts: 提供数据下载脚本和其他辅助脚本。
• docker: Docker相关文件，用于环境搭建。
• docs: 文档资料。
• img: 可能包含的图像或图表资源。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• .gitignore 和 LICENSE: 版本控制忽略设置和许可协议文件。
• README.md: 项目的主要说明文件，包含了如何开始、配置和运行项目的详细指导。

2. 项目启动文件介绍

使用Docker启动项目

由于项目推荐使用Docker来保证环境一致性，主要的启动操作围绕Docker进行：

• 无GPU环境下的启动:

  docker-compose build
  docker-compose up
  

• 具有GPU支持的环境启动:

  docker-compose -f docker-compose.gpu.yml build
  docker-compose -f docker-compose.gpu.yml up
  

启动后，Jupyter Notebook将可在您的本地浏览器上访问，端口号由env文件中设定（默认是8888）。

Jupyter Notebook的访问

• 打开浏览器并输入显示的URL（通常为http://localhost:8888），即可开始探索各个Notebook。

3. 配置文件介绍

• .env 文件：这是项目的关键配置文件，需要手动创建在根目录下。它定义了如Jupyter和TensorBoard的服务端口以及Kaggle API的凭证。示例如下：

  JUPYTER_PORT=8888
  TENSORBOARD_PORT=6006
  KAGGLE_USERNAME=<your_kaggle_username>
  KAGGLE_KEY=<your_kaggle_key>
  

• docker-compose.yml 和 docker-compose.gpu.yml：这两个文件负责定义Docker容器的构建和运行方式。前者适用于没有GPU的环境，后者则加入了对GPU的支持，适合有图形加速需求的开发者。

通过上述步骤和配置，您可以顺利地在本地环境中搭建并开始探索生成式深度学习的精彩世界。记得先配置好Kaggle API令牌，并根据自己的硬件条件选择相应的启动方式。祝学习愉快！

Generative_Deep_Learning_2nd_Edition The official code repository for the second edition of the O'Reilly book Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose and Play. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/Generative_Deep_Learning_2nd_Edition