Python으로 통화를 구현하는 방법 -Deepseek Python Call Method Guide

Deepseek 딥 러닝 라이브러리 파이썬 전화 가이드

DeepSeek은 다양한 신경망 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용할 수있는 강력한 딥 러닝 라이브러리입니다. 이 기사는 Python을 사용하여 딥 러닝 개발을 위해 DeepSeek에게 전화하는 방법을 자세히 소개합니다.

Python으로 DeepSeek을 호출하는 단계

1. DeepSeek을 설치하십시오

파이썬 환경과 PIP 도구가 설치되어 있는지 확인하십시오. 다음 명령을 사용하여 DeepSeek을 설치하십시오.

 PIP DeepSeek 설치

2. Deepseek 라이브러리를 가져 오십시오

Python 스크립트 또는 Jupyter 노트북에서 DeepSeek 라이브러리를 가져 오십시오.

 DS로 DeepSeek을 가져 오십시오 

3. 데이터 준비

DeepSeek은 여러 데이터 형식을 지원합니다. 데이터를 메모리에 직접로드하거나 데이터 생성기를 사용하여 동적으로로드 할 수 있습니다. 예를 들어:

 deepseek.data import load_data에서

Train_Data, Train_Labels = load_data ( '/path/to/train_data/')
test_data, test_labels = load_data ( '/path/to/test_data/')

4. 모델 구성

신경망 모델을 정의하고 구조 및 매개 변수를 지정하십시오. 예를 들어 간단한 피드 포워드 신경망을 구축하십시오.

 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, activation = 'softmax')))

5. 모델 컴파일

모델을 컴파일 할 때 최적화, 손실 함수 및 평가 메트릭을 지정해야합니다. 예를 들어:

 model.compile (Optimizer = 'Adam', Loss = 'Carementorical_crossentropy', metrics = [ '정확도']))))

6. 모델 교육

교육 데이터를 사용하여 모델 교육 :

 history = model.fit (train_data, train_labels, batch_size = 128, epochs = 20, verbose = 1, validation_data = (test_data, test_labels))

7. 모델 평가

테스트 데이터 세트를 사용하여 모델 성능 평가 :

 score = model.evaluate (test_data, test_labels, verbose = 0)
print ( '테스트 손실 :', 점수 [0])
인쇄 ( '테스트 정확도 :', 점수 [1])

8. 콜백 함수

DeepSeek은 교육 중에 콜백 기능을 추가하여 교육을 모니터링하거나 특정 작업을 수행 할 수 있습니다. 예를 들어 Tensorboard를 사용하여 교육 프로세스를 시각화합니다.

 DeepSeek에서 Callbacks 가져 오기 Tensorboard

tb_callback = tensorboard (log_dir = './logs/')
model.fit (x_train, y_train, epochs = 20, batch_size = 128, 콜백 = [tb_callback]) 

9. 데이터 향상

모델 일반화 기능을 향상시키기 위해 데이터 확대 기술을 사용하여 교육 데이터 세트를 보강 할 수 있습니다. 예를 들어:

 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)

그런 다음 모델을 훈련 할 때이 데이터 생성기를 사용하십시오.

위의 단계를 통해 Python을 사용하여 딥 러닝 프로젝트 개발을 위해 DeepSeek에게 전화 할 수 있습니다. /path/to/train_data/ 및 /path/to/test_data/ 실제 데이터 경로로 교체해야합니다.

위 내용은 Python으로 통화를 구현하는 방법 -Deepseek Python Call Method Guide의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!