def greedy_gpu_scheduler(tasks, gpu_resources):
    """
    탐욕적 GPU 스케줄링 알고리즘.
    
    매개변수:
        tasks (list): 스케줄링할 작업의 목록.
        gpu_resources (dict): 사용 가능한 GPU 자원의 딕셔너리.
    
    반환값:
        dict: 작업과 GPU 자원의 매핑.
    """
    schedule = {}
    for task in tasks:
        best_gpu = None
        min_utilization = float('inf')
        for gpu, resources in gpu_resources.items():
            if resources['memory'] >= task['memory'] and \
               resources['compute'] >= task['compute']:
                utilization = (resources['memory'] - task['memory']) / resources['memory'] + \
                              (resources['compute'] - task['compute']) / resources['compute']
                if utilization < min_utilization:
                    best_gpu = gpu
                    min_utilization = utilization
        if best_gpu is not None:
            schedule[task] = best_gpu
            gpu_resources[best_gpu]['memory'] -= task['memory']
            gpu_resources[best_gpu]['compute'] -= task['compute']
        else:
            raise ValueError(f"작업 {task}를 스케줄링할 수 없습니다.")
    return schedule

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
 
def linear_programming_gpu_scheduler(tasks, gpu_resources):
    """
    선형 프로그래밍 기반 GPU 스케줄링 알고리즘.
    
    매개변수:
        tasks (list): 스케줄링할 작업의 목록.
        gpu_resources (dict): 사용 가능한 GPU 자원의 딕셔너리.
    
    반환값:
        dict: 작업과 GPU 자원의 매핑.
    """
    num_tasks = len(tasks)
    num_gpus = len(gpu_resources)
    
    # 목적 함수 계수 정의
    c = np.ones(num_tasks * num_gpus)
    
    # 제한 조건 행렬 정의
    A_eq = np.zeros((num_tasks + num_gpus, num_tasks * num_gpus))
    b_eq = np.zeros(num_tasks + num_gpus)
    
    # 작업 제한 조건
    for i in range(num_tasks):
        A_eq[i, i * num_gpus:(i + 1) * num_gpus] = 1
        b_eq[i] = 1
    
    # GPU 자원 제한 조건
    for j in range(num_gpus):
        A_eq[num_tasks + j, j::num_gpus] = [task['memory'] for task in tasks]
        A_eq[num_tasks + j, j::num_gpus] += [task['compute'] for task in tasks]
        b_eq[num_tasks + j] = gpu_resources[j]['memory'] + gpu_resources[j]['compute']
    
    # 선형 프로그래밍 문제 풀기
    x = linprog(c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq)
    
    # 작업과 GPU 매핑 추출
    schedule = {}
    for i in range(num_tasks):
        for j in range(num_gpus):
            if x.x[i * num_gpus + j] > 0:
                schedule[tasks[i]] = list(gpu_resources.keys())[j]
    
    return schedule

import gym
import numpy as np
from stable_baselines3 import PPO
 
class GPUSchedulingEnv(gym.Env):
    """
    강화학습을 사용한 GPU 스케줄링을 위한 Gym 환경.
    """
    def __init__(self, tasks, gpu_resources):
        self.tasks = tasks
        self.gpu_resources = gpu_resources
        self.action_space = gym.spaces.Discrete(len(self.gpu_resources))
        self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=1, shape=(len(self.tasks) + len(self.gpu_resources),))
    
    def reset(self):
        self.task_queue = self.tasks.copy()
        self.gpu_utilization = [0.0] * len(self.gpu_resources)
        return self._get_observation()
    
    def step(self, action):
        # 선택된 GPU에 현재 작업 할당
        task = self.task_queue.pop(0)
```python
gpu = list(self.gpu_resources.keys())[action] # GPU 선택 매개변수에 따라 gpu를 지정
self.gpu_utilization[action] += task['memory'] + task['compute'] # task의 메모리와 계산량에 따라 gpu 활용도 증가
 
# 현재 상태에 기반한 보상 계산
reward = self._calculate_reward()
 
# 에피소드가 완료되었는지 확인
done = len(self.task_queue) == 0
 
return self._get_observation(), reward, done, {}

def _get_observation(self):
    return np.concatenate((np.array([len(self.task_queue)]), self.gpu_utilization))
 
def _calculate_reward(self):
    # 보상 함수 구현
    return -np.mean(self.gpu_utilization)

# PPO 에이전트 학습
env = GPUSchedulingEnv(tasks, gpu_resources)
model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=100000)

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# 모델 정의
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
 
# 모델 정의
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=100))
model.add(SimpleRNN(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# 모델 정의
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=100))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(10000, activation='softmax'))
 
# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

## 생성적 적대 신경망 (GAN)

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)은 주어진 데이터셋과 비슷한 이미지와 같은 새로운 데이터를 생성하기 위해 설계된 딥러닝 모델입니다. GAN은 생성자(network)와 판별자(network) 두 개의 신경망으로 구성되어 경쟁적인 방식으로 훈련됩니다.

GAN 아키텍처의 주요 구성요소는 다음과 같습니다:

1. **생성자(network)**: 이 네트워크는 훈련 데이터와 비슷한 새로운 데이터 (예: 이미지)를 생성하는 역할을 담당합니다.
2. **판별자(network)**: 이 네트워크는 실제 데이터 (학습 세트에서 가져온)와 가짜 데이터 (생성자가 생성한)를 구별하는 역할을 담당합니다.

GAN의 훈련 과정은 생성자와 판별자 간의 "게임"을 포함하며, 생성자는 판별자를 속일 수 있는 데이터를 생성하려고 하고, 판별자는 실제 데이터와 가짜 데이터를 올바르게 식별하려고 시도합니다.

다음은 손으로 쓴 숫자를 생성하기 위한 간단한 GAN의 예입니다:

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2D, Conv2DTranspose, LeakyReLU, Dropout

# MNIST 데이터셋을 로드합니다
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
X_train = (X_train.astype('float32') - 127.5) / 127.5
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1)

# 생성자를 정의합니다
generator = Sequential()
generator.add(Dense(7 * 7 * 256, input_dim=100))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(Reshape((7, 7, 256)))
generator.add(Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation='tanh'))

# 판별자를 정의합니다
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# GAN을 정의합니다
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')