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
