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PythonでDeepseekを呼び出す手順
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Pythonでコールを?qū)g裝する方法-DeepseekPythonコールメソッドガイド

Mar 12, 2025 pm 12:51 PM
python 道具 ai python腳本 DeepSeek

DeepseekディープラーニングライブラリP(guān)ythonコールガイド

Deepseekは、さまざまなニューラルネットワークモデルの構(gòu)築とトレーニングに使用できる強力なディープラーニングライブラリです。この記事では、Pythonを使用してDeepSeekを呼び出すためにDeep Learning Developmentを詳細に紹介します。

PythonでDeepseekを呼び出す手順

1. deepseekをインストールします

Python環(huán)境とPIPツールがインストールされていることを確認してください。次のコマンドを使用してDeepSeekをインストールします。

ピップインストールdeepseek

2。DeepSeekライブラリをインポートします

PythonスクリプトまたはJupyterノートブックにDeepSeekライブラリをインポートします。

 DSとしてDeepSeekをインポートします

Pythonでコールを?qū)g裝する方法-DeepseekPythonコールメソッドガイド

Pythonでコールを?qū)g裝する方法-DeepseekPythonコールメソッドガイド

3。データ準備

DeepSeekは複數(shù)のデータ形式をサポートしています。データをメモリに直接読み込むか、データジェネレーターを使用して動的にロードできます。例えば:

 deepseek.dataからインポートload_dataから

train_data、train_labels = load_data( '/path/to/train_data/')
test_data、test_labels = load_data( '/path/to/test_data/')

4。モデル構(gòu)築

ニューラルネットワークモデルを定義し、その構(gòu)造とパラメーターを指定します。たとえば、シンプルなフィードフォワードニューラルネットワークを構(gòu)築します。

モデル= ds.models.sequential()
Model.Add(ds.layers.dense(64、activation = 'lelu'、input_shape =(784、))))
Model.Add(ds.layers.dropout(0.5))
Model.Add(ds.layers.dense(10、activation = 'softmax')))

5。モデルの編集

モデルをコンパイルするときは、オプティマイザー、損失機能、評価メトリックを指定する必要があります。例えば:

 model.compile(optimizer = 'adam'、loss = 'categorical_crossentropy'、metrics = ['quarcity'])

6。モデルトレーニング

トレーニングデータを使用してモデルのトレーニング:

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

7。モデル評価

テストデータセットを使用してモデルのパフォーマンスを評価します。

 score = model.evaluate(test_data、test_labels、verbose = 0)
印刷( 'テスト損失:'、スコア[0])
印刷( 'テスト精度:'、スコア[1])

8。コールバック関數(shù)

DeepSeekを使用すると、トレーニング中にコールバック関數(shù)を追加して、トレーニングを監(jiān)視したり、特定の操作を?qū)g行したりできます。たとえば、テンソルボードを使用して、トレーニングプロセスを視覚化します。

 deepseek.callbacksからテンソルボードをインポートします

tb_callback = tensorboard(log_dir = '。/logs/')
Model.fit(x_train、y_train、epochs = 20、batch_size = 128、callbacks = [tb_callback]) 

Pythonでコールを?qū)g裝する方法-DeepseekPythonコールメソッドガイド

9。データ強化

モデルの一般化機能を改善するために、データ増強技術(shù)を使用してトレーニングデータセットを拡張できます。例えば:

 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、horizo??ntal_flip = true
))
data_gen.fit(x_train)

次に、モデルをトレーニングするときにこのデータジェネレーターを使用します。

上記の手順を通じて、Pythonを使用してDeepSeekを呼び出してDeep Learning Projectの開発を可能にします。 /path/to/train_data/ and /path/to/test_data/実際のデータパスに置き換える必要があることに注意してください。

以上がPythonでコールを?qū)g裝する方法-DeepseekPythonコールメソッドガイドの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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