DeepSeek零基础入门：10分钟搭建你的第一个项目

DeepSeek 是一个深度学习框架，专为初学者设计，提供了简单易用的接口和丰富的文档。以下是零基础入门 DeepSeek 的步骤，帮助你在10分钟内搭建你的第一个项目。

步骤1：安装 DeepSeek

首先，你需要安装 DeepSeek。可以使用 pip 来安装：

pip install deepseek

步骤2：导入 DeepSeek

安装完成后，在你的 Python 脚本中导入 DeepSeek：

import deepseek as ds

步骤3：创建数据集

DeepSeek 提供了内置的数据集，你可以直接使用：

# 加载内置的 MNIST 数据集
data = ds.datasets.MNIST()

步骤4：构建模型

DeepSeek 提供了简单的 API 来构建深度学习模型。以下是一个简单的全连接神经网络：

# 创建一个顺序模型
model = ds.models.Sequential()

# 添加输入层和隐藏层
model.add(ds.layers.Dense(units=128, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(ds.layers.Dense(units=64, activation='relu'))

# 添加输出层
model.add(ds.layers.Dense(units=10, activation='softmax'))

步骤5：编译模型

在训练模型之前，你需要编译模型，指定损失函数和优化器：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

步骤6：训练模型

现在你可以开始训练模型了：

model.fit(data.train_images, data.train_labels, epochs=5, batch_size=32)

步骤7：评估模型

训练完成后，你可以使用测试数据集来评估模型的性能：

loss, accuracy = model.evaluate(data.test_images, data.test_labels)
print(f'Test Loss: {loss}, Test Accuracy: {accuracy}')

步骤8：保存模型

如果你对模型的表现满意，可以将模型保存下来：

model.save('my_first_model.h5')

总结

通过以上步骤，你已经成功使用 DeepSeek 搭建并训练了一个简单的神经网络模型。DeepSeek 的简单 API 设计使得深度学习入门变得非常容易。接下来，你可以尝试更多的模型和数据集，进一步探索深度学习的魅力。