要啟用MLUL優(yōu)化，您需要執(zhí)行以下步驟：

1. 安裝MLUL庫：確保您已經(jīng)安裝了MLUL庫。如果沒有，請訪問https://github.com/mlul-team/mlul ↗并按照說明進行安裝。

2. 導(dǎo)入所需模塊：在您的Python代碼中，導(dǎo)入所需的模塊。例如，如果您想使用MLUL的mlu_optimize函數(shù)，您可以這樣做：

import mlul

1. 定義目標(biāo)函數(shù)：根據(jù)您的問題，定義一個目標(biāo)函數(shù)。目標(biāo)函數(shù)是您希望優(yōu)化的目標(biāo)，通常是一個損失函數(shù)。例如，如果您想優(yōu)化一個二分類問題的損失函數(shù)，可以使用交叉熵?fù)p失函數(shù)：

def cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
    return -np.mean(y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred))

1. 創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)：根據(jù)您的數(shù)據(jù)集，創(chuàng)建一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)數(shù)組。這個數(shù)組應(yīng)該包含輸入特征和標(biāo)簽。例如：

X = np.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])

1. 調(diào)用MLUL優(yōu)化函數(shù)：使用mlu_optimize函數(shù)對目標(biāo)函數(shù)進行優(yōu)化。例如：

mlu_optimizer = mlul.mlu_optimizer()
mlu_optimizer.set_params({'lr': 0.001})
mlu_optimizer.set_params({'max_iters': 1000})
mlu_optimizer.set_params({'weight_decay': 0.01})
mlu_optimizer.set_params({'clip_value': 1.0})
mlu_optimizer.set_params({'momentum': 0.9})
mlu_optimizer.set_params({'seed': 1})

mlu_optimizer.fit(X, y)

1. 評估模型性能：在訓(xùn)練完成后，使用測試數(shù)據(jù)評估模型的性能。例如：

test_data = np.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]])
predictions = mlu_optimizer.predict(test_data)
print("Predictions:", predictions)

1. 查看優(yōu)化結(jié)果：通過觀察優(yōu)化后的目標(biāo)函數(shù)值，您可以了解模型的性能是否得到改善。如果目標(biāo)函數(shù)值接近0，則表示模型性能得到了顯著提高。