Cara Melaksanakan Panggilan Dengan Python - Panduan Kaedah Panggilan Python DeepSeek

Panduan panggilan python dalam pembelajaran dalam pembelajaran deepseek

DeepSeek adalah perpustakaan pembelajaran yang kuat yang boleh digunakan untuk membina dan melatih pelbagai model rangkaian saraf. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci bagaimana menggunakan Python untuk memanggil DeepSeek untuk pembangunan pembelajaran yang mendalam.

Langkah -langkah untuk memanggil Deepseek dengan Python

1. Pasang DeepSeek

Pastikan persekitaran Python dan alat PIP dipasang. Pasang DeepSeek menggunakan arahan berikut:

 PIP Pasang DeepSeek

2. Import Perpustakaan DeepSeek

Import Perpustakaan DeepSeek dalam Skrip Python atau Notebook Jupyter:

 Import Deepseek sebagai DS 

3. Penyediaan data

DeepSeek menyokong pelbagai format data. Anda boleh memuatkan data terus ke dalam memori, atau menggunakan penjana data untuk memuat secara dinamik. Contohnya:

 dari 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. Pembinaan model

Tentukan model rangkaian saraf, tentukan struktur dan parameter mereka. Sebagai contoh, membina rangkaian saraf feedforward yang mudah:

 model = ds.models.sequential ()
model.add (ds.layers.dense (64, pengaktifan = 'relu', input_shape = (784,)))
Model.Add (ds.layers.dropout (0.5))
model.add (ds.layers.dense (10, pengaktifan = 'softMax'))

5. Penyusunan Model

Apabila menyusun model, anda perlu menentukan pengoptimuman, fungsi kerugian dan metrik penilaian. Contohnya:

 Model

6. Latihan Model

Latihan model menggunakan data latihan:

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

7. Penilaian Model

Menilai prestasi model menggunakan dataset ujian:

 skor = model.Evaluuate (test_data, test_labels, verbose = 0)
Cetak ('Kehilangan Ujian:', Skor [0])
Cetak ('Ketepatan Ujian:', Skor [1])

8. Fungsi Panggil Balik

DeepSeek membolehkan menambah fungsi panggil balik semasa latihan untuk memantau latihan atau melakukan operasi tertentu. Sebagai contoh, gunakan Tensorboard untuk menggambarkan proses latihan:

 dari Deepseek.Callbacks Import Tensorboard

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

9. Peningkatan data

Untuk meningkatkan keupayaan generalisasi model, teknik pembesaran data boleh digunakan untuk menambah dataset latihan. Contohnya:

 data_gen = ds.preprocessing.image.imagedatagenerator (
    putaran_range = 10, width_shift_range = 0.1, ketinggian_shift_range = 0.1,
    shear_range = 0.1, zoom_range = 0.1, horizontal_flip = true
)
data_gen.fit (x_train)

Kemudian gunakan penjana data ini apabila melatih model.

Melalui langkah -langkah di atas, anda boleh menggunakan Python dengan mudah untuk memanggil DeepSeek untuk pembangunan projek pembelajaran yang mendalam. Ambil perhatian bahawa /path/to/train_data/ dan /path/to/test_data/ perlu digantikan dengan laluan data sebenar anda.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Melaksanakan Panggilan Dengan Python - Panduan Kaedah Panggilan Python DeepSeek. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!