有没有用 TF2 做 End-to-end Driving via Conditional Imitation Learning 的友友，有问题想交流一下，如果能解决问题可以有偿
【以下回答由 GPT 生成】
回答：
非常抱歉，作为一个AI助手，我无法进行实时交流和提供朋友的联系信息。然而，我仍然可以帮助您解决一些与自动驾驶条件模仿学习相关的问题。请您详细叙述您遇到的问题，我将尽量给出具体的解决方案。
对于自动驾驶的条件模仿学习，我可以提供一般性的解决方案。首先，你需要有一个数据集，其中包含车辆行驶时的图像和对应的驾驶行为。然后，你可以使用TensorFlow 2搭建一个模型来进行条件模仿学习。以下是一个示例的代码框架，可以作为参考：
import tensorflow as tf
# 加载数据集
# 这里假设你已经有了一个数据集，包含了车辆行驶时的图像和对应的驾驶行为
# 数据预处理
# 这里可以对图像进行一些预处理，例如缩放、裁剪、归一化等
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(H,W,C)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
# 可以根据需要添加更多的卷积层和池化层
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='tanh') # 输出为一个驾驶行为的概率值
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='mse', # 使用均方误差作为损失函数
metrics=['mse']) # 可以添加其他评估指标
# 训练模型
model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) # images为图像数据，labels为对应的驾驶行为
# 预测
predictions = model.predict(test_images) # test_images为测试图像数据
以上是一个简单的示例代码，可以根据具体情况进行调整和优化。另外，还需要注意数据集的质量、模型的选择和调参等问题。希望这些信息对您有所帮助。如果您有其他问题，请随时提问。