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Fastai-简介

Fastai简介 简介 Fastai是一个课程平台,一个讨论社区,同样也是一个基于PyTorc的顶层框架。Fastai的理念就是让神经网络没那么望而生畏,其课程也是采用项目驱动的方式教学。 目前fastai只在Linux下稳定,mac和windows下不保证稳定性。Fastai类似Keras,封装顶层框架,对新手比较友好。 而且,类似Keras,Fastai不只是将PyTorch功能封装了比较“亲切”的API,而是让PyTorch的强大之处易用了。 在Kaggle等深度学习竞赛平台上,Fastai逐渐崭露头角。 不同于其他的顶层深度学习框架,Fastai的模块是安装任务类型划分的,例如fastai.vison模块下就包含了视觉方面包括数据准备、模型构建、训练等API。 Fastai中的训练方法如fit一般有以下参数。

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    Fastai-学习器训练

    学习器 在Fastai中,关于模型的构建并没有具体的API,要想实现自定义模型需要通过PyTorch的接口实现(参考我PyTorch模型的博文),所以Fastai中模型都是基于预定义的一些模型,这些模型都在 事实上,fastai.vision.learner最核心的两个方法就是cnn_learner和unet_learner,它们都会返回一个fastai.vision.Learner对象,该对象包含训练(fit fit是整个Fastai最为核心的训练函数,在fastai.basic_train模块中定义,具体参数和说明如下。 from fastai.vision import data, learner, models from fastai import metrics from fastai import callbacks 解释器 Fastai实现了非常丰富的结果解释器模块,在每个application下都有具体实现,fastai.vision.interpret中就是视觉方面的具体实现。

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    FastAI 课程学习笔记 lesson 1:宠物图片分类

    表示 如果有人在我运行这个程序时更改了底层库代码,请自动重新加载它 如果有人想画点什么,请在这个jupyter notebook上画出来 导入fastAI 库 from fastai import * from fastai.vision import * fastai的官方文档见这里:http://docs.fast.ai/ 在大多数库的标准生产代码中,有很好的理由不使用import *。 比如我们需要下载fastai指定的宠物数据集,我们可以采用如下的代码来完成工作: path = untar_data(URLs.PETS); path 获取帮助文档 在有的时候我们可能会因为某些fastai /datasets.py Type: function doc 通过使用doc,这种方法只适用于fastai,显示函数的定义、docstring和指向文档的链接(仅适用于导入fastai库), 相反,使用fastai的命名函数most_confused()。

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    使用 FastAI 和即时频率变换进行音频分类

    FastAI 是一个构建在 PyTorch 之上的高级库,用这个库进行图像分类非常容易,其中有一个仅用四行代码就可训练精准模型的例子。 今年夏天我参加了Kaggle举办的Freesound General-Purpose Audio Tagging 竞赛,后来我决定调整其中一些代码,利用fastai的便利做音频分类。 前几天我一直在试验创建一个新的基于fastai的声音处理模块。 后来参考great new fastai documentation,写出一个简单类用于加载原始音频文件,然后用PyTorch提供的方法使用GPU以批处理方式生成频谱。 在预训练模型上进行fine tuning跟之前步骤一样,这里不同的是需要把卷积的第一层修改为只接收单通道数据 (感谢fastai论坛的David Gutman).

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    为初学者打造的Fastai学习课程指南

    正是基于对Fastai的双重体验,我今天在巴西利亚发布了课程指南,为新参与者以及所有那些希望通过使用Fastai开始他们的AI之旅的人提供参考。 Fastai,不只是一个库 Fastai既是ML和DL算法的实现库,也是在旧金山大学数据研究所开始的课程的标题,现在可以在线获得(有关ML的1门课程和DL的2门课程)。 每门课程都有一个免费下载的视频,论坛帖子和jupyter Notebook,通过fastai库运行。 如何从开始入门Fastai? 1)Python Python是Fastai课程及其 Notebook中使用的编程语言。学习Fastai课程不需要是python专家并不是必不可少的,但需要进行最低限度的练习。 要真正学习,你必须多次观看视频,运行Fastai Notebook,研究代码行,在你不理解时到Fastai论坛提问,回答其他人提出的问题并发表文章以提高理解。这才是真正的学习!

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    PyTorch中基于TPU的FastAI多类图像分类

    在本文中,我们将演示最流行的计算机视觉应用之一-多类图像分类问题,使用fastAI库和TPU作为硬件加速器。TPU,即张量处理单元,可以加速深度学习模型的训练过程。 ? [](http://qiniu.aihubs.net/Screenshot -158.png) 2.加载FastAI库 在下面的代码片段中,我们将导入fastAI库。 from fastai.vision import * from fastai.metrics import error_rate, accuracy 3.定制数据集 在下面的代码片段中,你还可以尝试使用自定义数据集 我们将把它作为fastAI的计算机视觉学习模块的一个实例。 learn = cnn_learner(data, models.vgg19_bn, metrics=accuracy) ? 结论 在上面的演示中,我们使用带TPU的fastAI库和预训练VGG-19模型实现了一个多类的图像分类。在这项任务中,我们在对验证数据集进行分类时获得了0.99的准确率。

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    5行代码秀碾压,比Keras还好用的fastai来了,尝鲜PyTorch 1.0必备伴侣

    它就是fastai 1.0。 简单来说,fastai只要一个API,就包含了所有常见的深度学习应用。堪称实用版的“要你命3000”。而且许多性能指标,已经超越了Keras。 难怪在Hacker News上,fastai的关注度比PyTorch 1.0还高…… 而且fastai基于PyTorch 1.0框架,也被Facebook官方重点宣传。 fastai 1.0 fastai的出品方是fast.ai,机构规模不大,但因为提供大量免费机器学习课程,而名声在外。还有,fast.ai也是美国军方的合作伙伴,研究如何加速人工智能技术的发展。 小姐姐说,如果没有fastai的话,速度就得不到保障了。 现在,fastai框架已经在GitHub上线了。下载请至: https://github.com/fastai/fastai 也可以在谷歌云平台上用啊。

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    fast 存储_stata时间序列adf检验代码

    Fastai数据准备 简介 数据是深度学习的立足之本,本文主要介绍Fastai框架如何进行数据加载与数据预处理。 模块划分 在之前的Fastai简介文章我提到过,Fastai最核心的API是按照应用领域(任务类型)进行划分的,打开官方文档也会看到Fastai最核心的思路:在一个DataBunch(Fastai的数据加载器 数据集构建 为了契合Fastai的API设计,这里并没有像之前Pytorch系列和Keras系列那样重构数据集为三个文件夹(对应训练集、验证集和测试集),这是考虑到Fastai的自动训练集划分的API的介绍 关于数据集读取的API都在fastai.vision.data模块下,该模块定义了一个类ImageDataBunch用于处理大量的Image对象,这里的Image对象也是由fastai.vision.data 但是实际进行数据增强的时候往往要增加一些随机性(如随机进行翻转),所以Fastai提供了一个对这些变换进行封装的类fastai.vision.image.Transform。

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    fast比赛_大数据竞赛

    竞赛实战 简介 可以说,Fastai的出现给Kaggle上很多以迁移学习为主的比赛带来了新的方法,冲击了很多传统框架,因为Fastai的封装更多更详细,使用者更方便。 本文以一个简单的分类赛为例,介绍如何在Kaggle中使用Fastai取得不错的成绩。 本文只列举代码的细节,主要是Fastai解决视觉问题的Pipeline,具体框架用法不多设计,我的系列博客已经具体讲解了。 由于给出的数据集为表格数据,预先处理为了本地的JPG图片并按照ImageNet数据集的风格进行文件存储,方便Fastai 读取。 数据准备 本地数据集的存放格式如下。 补充说明 本文主要演示了使用Fastai在比赛中如何构建一个Pipeline的baseline,具体代码开源于我的Github,欢迎star或者fork。

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