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