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DeepSeek模型构建与训练

在完成数据预处理之后,下一步就是构建和训练深度学习模型。DeepSeek提供了简洁而强大的API,使得模型构建和训练变得非常直观。无论是简单的全连接网络,还是复杂的卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN),DeepSeek都能轻松应对。本文将带你一步步构建一个深度学习模型,并使用预处理后的数据进行训练。我们将通过代码示例详细讲解每个步骤,帮助你快速上手。


1. 模型构建基础

在DeepSeek中,模型构建的核心是Model类。我们可以通过继承Model类来定义自己的模型结构,也可以使用DeepSeek提供的内置模型。以下是一个简单的全连接神经网络(Fully Connected Neural Network, FCN)的构建示例:

import deepseek as ds
from deepseek.layers import Dense

http://www.kler.cn/a/535357.html

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