在盘古3.0中，可以使用样本生成算法来生成合成数据，用于扩充训练集或者进行数据增强。以下是一个使用盘古3.0进行样本生成的示例代码：
“`python
import paddlehub as hub
# 加载样本生成器模型
model = hub.Module(name='pic_gen')
# 生成样本
generated_images = model.generate(
num_samples=100,
save_path='generated_images'
)
# 打印生成的样本路径
for image_path in generated_images:
print(image_path)
“`
上述代码使用了盘古3.0中的样本生成器模型进行样本生成。首先，通过`hub.Module`函数加载样本生成器模型，指定模型名称为`pic_gen`。然后，使用模型的`generate`方法生成样本。在该示例中，生成100个样本，并将生成的样本保存在`generated_images`文件夹下。
生成的样本可以通过返回的`generated_images`列表获取，可以遍历该列表，打印出生成的样本路径或者进行其他操作。
请注意，在运行代码之前，你需要先安装盘古3.0和相关依赖库。你可以通过在命令行中运行以下命令来安装盘古3.0：
“`
pip install paddlepaddle==2.2.0
pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html
pip install paddlehub==2.1.0
“`
同时，请确保已经正确安装了CUDA和CUDNN，并且你的显卡支持CUDA加速。
需要注意的是，样本生成器模型的选择和使用需要根据具体的任务和需求进行。在上述示例中，使用了一个通用的样本生成器模型`pic_gen`，你可以根据自己的需求选择适合的样本生成器模型。
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