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So implementieren Sie Anrufe mit Python - Deepseek Python Call Method Guide
So implementieren Sie Anrufe mit Python - Deepseek Python Call Method Guide
Mar 12, 2025 pm 12:51 PM
Deepseek Deep Learning Library Python Call Guide
Deepseek ist eine leistungsstarke Deep -Learning -Bibliothek, mit der verschiedene neuronale Netzwerkmodelle erstellt und trainiert werden k?nnen. In diesem Artikel wird ausführlich vorgestellt, wie man Python verwendet, um Deepseek für Deep Learning Development anzurufen.
Schritte, um Deepseek mit Python anzurufen
1. Installieren Sie Deepseek
Stellen Sie sicher, dass die Python -Umgebung und die PIP -Tools installiert sind. Installieren Sie Deepseek mit dem folgenden Befehl:
PIP Installieren Sie Deepseek
2. Importieren Sie die Deepseek -Bibliothek
Importieren Sie die Deepseek -Bibliothek in ein Python -Skript oder ein Jupyter -Notizbuch:
Importieren Sie Deepseek als DS
.... Datenvorbereitung
Deepseek unterstützt mehrere Datenformate. Sie k?nnen Daten direkt in den Speicher laden oder den Datengenerator dynamisch laden. Zum Beispiel:
von Deepseek.data import load_data
train_data, train_labels = load_data ('/path/to/train_data/')
test_data, test_labels = load_data ('/path/to/test_data/')
4. Modellkonstruktion
Definieren Sie neuronale Netzwerkmodelle, geben Sie ihre Struktur und Parameter an. Erstellen Sie beispielsweise ein einfaches neuronales Feedforward -Netzwerk:
model = ds.models.sequential () model.add (ds.layers.dense (64, activation = 'relu', input_shape = (784,))) model.add (ds.layers.dropout (0,5)) model.add (ds.layers.dense (10, active = 'Softmax'))
5. Modellkompilierung
Beim Kompilieren des Modells müssen Sie die Optimierer-, Verlustfunktions- und Bewertungsmetriken angeben. Zum Beispiel:
model.comPile (optimizer = 'adam', Loss = 'Categorical_crossentropy', Metrics = ['Genauigkeit'])
6. Modelltraining
Training des Modells mit Schulungsdaten:
history = model.fit (train_data, train_labels, batch_size = 128, epochs = 20, verbose = 1, validation_data = (test_data, test_labels))
7. Modellbewertung
Bewerten Sie die Modellleistung anhand von Testdatens?tzen:
Score = Modell.Valuate (test_data, test_labels, verbose = 0)
print ('Testverlust:', Punktzahl [0])
print ('Testgenauigkeit:', Punktzahl [1])
8. Rückruffunktion
Deepseek erm?glicht das Hinzufügen von Rückruffunktionen w?hrend des Trainings, um Schulungen zu überwachen oder bestimmte Vorg?nge auszuführen. Verwenden Sie beispielsweise Tensorboard, um den Trainingsprozess zu visualisieren:
von Deepseek.Callbacks Tensorboard importieren tb_callback = Tensorboard (log_dir = './logs/') model.fit (x_train, y_train, epochs = 20, batch_size = 128, callbacks = [tb_callback])
9. Datenverbesserung
Zur Verbesserung der Modellverallgemeinerungsfunktionen k?nnen Datenerweiterungstechniken verwendet werden, um den Trainingsdatensatz zu erweitern. Zum Beispiel:
data_gen = ds.preprocessing.image.imagedatagenerator (
rotation_range = 10, width_shift_range = 0,1, height_shift_range = 0.1,,
Shear_Range = 0,1, Zoom_Range = 0,1, Horizontal_flip = true
)
data_gen.fit (x_train)
Verwenden Sie diesen Datengenerator beim Training des Modells.
In den obigen Schritten k?nnen Sie Python problemlos verwenden, um Deepseek für die Entwicklung eines Deep -Learning -Projekts anzurufen. Beachten Sie, dass /path/to/train_data/ und /path/to/test_data/ durch Ihren tats?chlichen Datenpfad ersetzt werden müssen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie Anrufe mit Python - Deepseek Python Call Method Guide. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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