NameError:未定义名称“”learner“”-来自fastai.vision

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在fastai.vision中，'learner'是一个用于构建和训练深度学习模型的重要类。它提供了各种功能和方法，可以帮助我们从头开始构建模型、加载预训练模型、进行数据增强、选择合适的损失函数和优化器，并进行模型训练和推断。

具体而言，通过使用'learner'，我们可以完成以下任务：

1. 数据准备：使用'learner'可以方便地对图像数据进行加载和预处理，例如进行数据增强、划分训练集和验证集等操作。
2. 模型构建：'learner'支持使用各种预定义的深度学习模型架构，如ResNet、DenseNet等，或者自定义模型架构。我们可以根据任务需求选择合适的模型，并通过一些简单的函数调用来构建。
3. 模型训练：使用'learner'可以很方便地定义训练过程，包括设置学习率、训练周期数、优化器等。通过调用相应的方法，我们可以开始模型训练，并观察训练过程中的损失和准确率等指标。
4. 模型推断：训练完成后，我们可以使用'learner'来进行模型推断，即对新的数据进行预测。通过简单的函数调用，我们可以获取预测结果，并进行后续的分析和处理。

需要注意的是，'learner'是fastai库中的一个重要组件，而fastai库本身是一个基于PyTorch的深度学习框架。因此，要使用'learner'，我们需要先安装并导入fastai库，并根据需要导入其他相关的库和模块。

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