import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.applications import VGG16

# Загрузите предварительно обученную модель VGG16Model, исключая верхний классификатор.
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# Заморозить слои предварительно обученной модели.
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# Создайте новый классификатор
model = models.Sequential([
    base_model,
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(256, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Скомпилировать модель
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Загрузка и предварительная обработка набора CIFAR-10данный
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
x_train = tf.image.resize(x_train, (224, 224)).numpy() / 255.0
x_test = tf.image.resize(x_test, (224, 224)).numpy() / 255.0
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

# Модель обучения
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test), batch_size=32)

# Модель оценки
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(точность проверки: {test_acc}')

# Частичная оттепель обученияслой
for layer in base_model.layers[-4:]:
    layer.trainable = True

# Ре Скомпилировать модель (используйте меньшую скорость обучения)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Продолжить Модель обучения
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test), batch_size=32)

# Модель оценки
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Проверка точности после тонкой настройки: {test_acc}')

from tensorflow.keras.datasets import mnist, usps
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input

# Загрузка наборов данных MNIST и USPS
(mnist_train_images, mnist_train_labels), (mnist_test_images, mnist_test_labels) = mnist.load_data()
(usps_train_images, usps_train_labels), (usps_test_images,usps_test_labels) = usps.load_data();

# предварительная обработка данных
МНИСТ поезд_изображения = mnist_train_images.reshape(-1, 28*28).astype('float32') / 255
mnist_test_images = mnist_test_images.reshape(-1, 28*28).astype('float32') / 255
usps_train_images = usps_train_images.reshape(-1, 28*28).astype('float32') / 255
usps_test_images = usps_test_images.reshape(-1, 28*28).astype('float32') / 255

mnist_train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(mnist_train_labels, 10)
mnist_test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(mnist_test_labels, 10)
usps_train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(usps_train_labels, 10)
usps_test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(usps_test_labels, 10)

# Определить исходный домен Модель
input_tensor = Input(shape=(28*28,))
x = Dense(256, activation='relu')(input_tensor)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
output_tensor = Dense(10, activation='softmax')(x)

source_model = Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)
source_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Обучение модели исходного домена на наборе данных MNIST
source_model.fit(mnist_train_images, mnist_train_labels, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(mnist_test_images, mnist_test_labels))

# Определить модель адаптации предметной области
feature_extractor = Model(inputs=source_model.input, outputs=source_model.layers[-2].output)
target_input = Input(shape=(28*28,))
target_features = feature_extractor(target_input)
target_output = Dense(10, activation='softmax')(target_features)
domain_adapt_model = Model(inputs=target_input, outputs=target_output)
domain_adapt_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Точная настройка адаптации модели на основе набора данных USPS
domain_adapt_model.fit(usps_train_images, usps_train_labels, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(usps_test_images, usps_test_labels))

# Адаптация поля оценки Модель
test_loss, test_acc = domain_adapt_model.evaluate(usps_test_images, usps_test_labels)
print(f'Точность адаптации домена Модель на тестовом наборе USPS: {test_acc}')

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3

# Загрузите предварительно обученную модель InceptionV3Model
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# Заморозить слои предварительно обученной модели.
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# Создайте новый классификатор
model = models.Sequential([
    base_model,


    layers.GlobalAveragePooling2D(),
    layers.Dense(256, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Скомпилировать модель
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])

# данныепредварительная обработка
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=0.5, validation_split=0.2)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'chest_xray/train',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='binary',
    subset='training'
)
validation_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'chest_xray/train',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='binary',
    subset='validation'
)

# Модель обучения
model.fit(train_generator, epochs=10, validation_data=validation_generator)

# Модель оценки
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=0.5)
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    'chest_xray/test',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='binary'
)
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_generator)
print(f'трансферное Точность обучения Модель на рентгенологическом комплексе: {test_acc}')

from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import SparseCategoricalCrossentropy

# Загрузка предварительной модели BERT обучение и токенайзер
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

# Скомпилировать модель
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=3e-5), loss=SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])

# Загрузить набор данных IMDB
(x_train, y_train), (x_test,y_test) = tf.keras.datasets.imdb.load_data(num_words=10000);

# данныепредварительная обработка
макслен = 100
x_train = Pad_sequences ( x_train, maxlen=maxlen)
x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)

# Преобразование данных во входной формат BERT
def encode_data(texts, labels):
    input_ids = []
    attention_masks = []
    for text in texts:
        encoded = tokenizer.encode_plus(
            text,
            add_special_tokens=True,
            max_length=maxlen,
            pad_to_max_length=True,
            return_attention_mask=True,
            return_tensors='tf'
        )
        input_ids.append(encoded['input_ids'])
        attention_masks.append(encoded['attention_mask'])
    return {
        'input_ids': tf.concat(input_ids, axis=0),
        'attention_mask': tf.concat(attention_masks, axis=0)
    }, tf.convert_to_tensor(labels)

train_data, train_labels = encode_data(x_train, y_train)
test_data, test_labels = encode_data(x_test, y_test)

# Модель обучения
model.fit(train_data, train_labels, epochs=3, batch_size=32, validation_data=(test_data, test_labels))

# Модель оценки
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)
print(f'трансферное Точность обучения Модель на тестовом наборе IMDB: {test_acc}')

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import load_model

# Загрузка предварительно обученной модели обнаружения неисправностей
base_model = load_model('pretrained_fault_detection_model.h5')

# Заморозить слои предварительно обученной модели.
for layer in base_model.layers[:-2]:
    layer.trainable = False

# Создайте новый классификатор
model = models.Sequential([
    base_model,
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Скомпилировать модель
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Сбор данных о загрузке и предварительной обработке промышленного оборудования
data = pd.read_csv('industrial_equipment_data.csv')
X = data.drop(columns=['fault'])
y = data['fault']
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Модель обучения
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# Модель оценки
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'трансферное Точность обучения Модель на стенде для обнаружения неисправностей промышленного оборудования: {test_acc}')