Untitled

Xin lỗi vì đã bỏ sót đoạn mã training. Đây là đoạn mã để huấn luyện VAE sử dụng TensorFlow:

```python
# Hàm loss function của VAE
def vae_loss(inputs, outputs, mean, log_var):
    reconstruction_loss = tf.reduce_mean(tf.square(inputs - outputs))
    kl_loss = -0.5 * tf.reduce_mean(1 + log_var - tf.square(mean) - tf.exp(log_var))
    return reconstruction_loss + kl_loss

# Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện
(x_train, _), _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 784) / 255.0

# Xây dựng và biên dịch mô hình VAE
input_dim = 784
latent_dim = 32
vae = build_vae(input_dim, latent_dim)
vae.compile(optimizer='adam', loss=vae_loss)

# Huấn luyện mô hình VAE
epochs = 100
batch_size = 128

vae.fit(x_train, x_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs)
```

Trong ví dụ trên, chúng ta sử dụng bộ dữ liệu MNIST để huấn luyện VAE. Dữ liệu được chuẩn bị và chia thành batch để huấn luyện. Hàm `vae_loss` tính toán loss function của VAE, bao gồm reconstruction loss (đánh giá sự khớp giữa đầu vào và đầu ra được tái tạo) và KL loss (đánh giá sự tương đồng giữa phân phối tiềm ẩn và phân phối chuẩn).

Mô hình VAE được biên dịch với Adam optimizer và loss function là `vae_loss`. Sau đó, chúng ta sử dụng phương thức `fit` để huấn luyện mô hình trên dữ liệu huấn luyện `x_train`. Trong ví dụ này, chúng ta huấn luyện trong