目标是那些熟悉Pytorch的人，但不一定是fastai。 Fastai是一个基于Pytorch构建的库，它使编写机器学习应用程序变得更加容易和简单。与纯Pytorch相比，fastai显着减少了生成最先进神经网络所需的样板代码量。 在这里将使用fastai的数据管道和训练循环功能。 Fastai有一个高效的转换系统，将利用它来处理数据。但是因为它设计为每个图像只生成一个增强，将首先修改默认的LabelList以发出多个增强。 Fastai的变换系统在应用时自动随机化每个变换的精确参数。#Grab file path to cifar dataset.
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）PythonPython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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将使用fastai，高级PyTorch库来训练模型。Fastai允许应用许多最新技巧，API便于计算机视觉任务。将使用数据增强，迁移学习和学习速率退火。 Fastai的文档包含在Render上部署模型的指南，每月5美元。在部署了模型后，将返回并尝试提高模型性能。 将从第一个时期的fastai默认学习率3E-10开始（经过快速学习速率查找器验证是合适的）。 1.Fork fastai GitHub repo示例和克隆。https:github.comrender-examplesfastai-v32.在Render上注册一个帐户。 3.按照fastai Render指南设置项目。4.在代码编辑器中自定义Render应用程序代码。5.将代码推送到GitHub。这是在Render上的应用程序的GitHub。
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.netScreenshot -158.png)2.加载FastAI库在下面的代码片段中，我们将导入fastAI库。 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。
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。 用fastai分类声音频谱虽然我们可以分类原始声音波形数据，但目前更流行用melspectrogram分类音频，这种方法相当好用。那么我们需要将整个数据集用上述方法转换为频谱图。 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。
Fast.ai宣布推出Fastai 1.0完整版本，这是一个运行在Facebook的PyTorch框架之上的免费、开源深度学习库。 “Fastai是第一个为所有最常用的视觉，文本，表格数据，时间序列和协同过滤的深度学习应用程序提供单一一致界面的深度学习库。 除了被研究人员和开发人员使用外，Fastai还包括Fast.ai团队最近的进展，使他们能够在不到30分钟的时间内训练Imagenet。 Fastai可以免费使用GitHub，conda和pip，另外即将推出对AWS的支持。Fast.ai旨在通过教程，工具和最先进的AI模型实现深度学习的民主化。 了解更多有关fastai 1.0的信息：docs.fast.ai
这篇文章中所讲述的内容都是基于colab notebook和fastai技术的深度学习的应用。为什么使用colab？ 的好处是，你不需要有任何显卡GPU，colab中提供了一块免费的k80带12G显存的GPUcolab是google提供的一个免费的Jupyter notebook的环境，可以省去安装它的功夫为什么使用fastai fastai是一种超级简洁的深度学习工具，代码上甚至比当前Keras还要简洁。底层是pytorch，能够提供高速的处理性能。 1.在colab的作业本中配置fastai的环境! curl https:course.fast.aisetupcolab | bash2.导入fastai包from fastai import *from fastai.vision import *3
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。 用fastai搭建过视觉模型之后，可以用同一个的API再去搭建自然语言处理模型了。在1.0发布之前，fastai最初的版本在9月上线，一波早期用户已经先行探索过这个年幼的库，并有多位大佬表示好用：? 这是Kaggle资深玩家Miguel Pérez Michaus，用fastai做的风格迁移成果。 作为一个“没有正式计算机背景”的程序猿，他毫不吝惜自己对fastai灵活性的赞美：连我都能用。? 小姐姐说，如果没有fastai的话，速度就得不到保障了。
当我第一次开始使用fastai时，我非常兴奋地建立并训练了一个深度学习模型，它可以在很短的时间内产生惊人的结果。我将在本文的最后链接我以前的文章，在这些文章中我用fastai记录了我的学习过程。 总结Fastai使我们能够快速开发任何深度学习任务，并且正如我在前几周进行的尝试一样，我发现自己越来越喜欢这种超级简单的方法。 github.comyashprakash13RockPaperScissorsFastAI作者：Yash Prakash原文地址：https:towardsdatascience.comhow-to-make-a-state-of-the-art-model-with-fastai-bd11e168b214deephub
渐进的尺寸调整 FastAI?fastai库是一个强大的深度学习库。如果fastai团队找到了一篇很感兴趣的论文，他们会在不同的数据集上进行测试，并实现调参。 基于pytorch，fastai对于大多数任务都有很好的默认参数。 虽然论文的作者建议使用 λ=0.4，但是fastai的库默认值设为0.1。?fastai中的混合增强 学习率调优学习率是训练神经网络中最重要的超参数之一。 我们使用fastai的Wasserstein GAN的实现来生成更多的训练数据。 像fastai这种具有出色的初始化参数的出色的深度学习库，确实有帮助。只要有可能，就要尽量使用迁移学习，因为确实有用。
数据增强（使用fastai库） Data Augmentation using Fastai 链接：https:becominghuman.aidata-augmentation-using-fastai-aefa88ca03f19
PyTorch v1.0于2018年10月发布，同时fastai v1.0发布。这两个版本都标志着框架成熟的重要里程碑。TensorFlow 2.0 alpha于2019年3月4日发布。 方法在本文中，将Keras和fastai包含在比较中，因为它们与TensorFlow和PyTorch紧密集成。它们还提供了评估TensorFlow和PyTorch的比例。 Fastai仍然没有显示任何工作列表。 除了LinkedIn之外，PyTorch在除了TensorFlow之外的所有求职网站上都有更多的附加列表。 TensorFlow为蓝色; Keras以黄色，PyTorch以红色，fastai以绿色 新媒体文章Medium是数据科学文章和教程的热门位置。 两者现在都有很好的高级API - tf.keras和fastai--它们降低了深入学习入门的障碍。还听说过最近的发展和未来方向。
学完这个项目，你将get以下技能：用fastai库训练一个给食物照片分类的深度学习模型用Heroku和Flask将这个模型部署到网页和移动端这篇教程共分为三部分，目录如下：第一部分：训练分类器第二部分： 训练分类器要构建这样一个好玩的应用，需要先获取模型权重文件，你可以在任何深度学习库中获取，两位作者小哥用到的是fastai库。 : version 1.0.0Python: version 3.61.0版本的深度学习fastai库是可用的，需要在PyTorch上运行。 如果对fastai的操作不熟悉，这有一套fastai课程可以学习：https:docs.fast.ai我们用到的数据是在谷歌云平台上进行检索和分析的，当然你可以随意选择云平台（亚马逊、Paperspce 在fastai上可以找到安装GPU工作环境的操作指导，这个项目中两位小哥用到的设备是英伟达Tesla P100和100GB的硬盘。小哥还推荐了一个好玩的食物分类数据集：Food-101。
2018年10月，PyTorch v1.0预发布，同时fastai v1.0发布。二者的发布是标志框架成熟的重大里程碑。 方法论Keras和fastai与TensorFlow和PyTorch紧密集成在一起，因而本文在比较时将二者包含在内。 Keras和fastai还为评估TensorFlow和PyTorch提供了可以参考的评估范围。?作者在本文中不会探究其他深度学习框架。 作为高阶API，Keras和fastAI非常受深度学习新从业人员的欢迎。Medium中有很多教程介绍了这些框架的使用方式。 在这里你将学习到深度学习基础、fastai和PyTorch的基础。TensorFlow和PyTorch的未来方向会是什么？
有两种方式可以安装fastaiconda和pip两者都是包管理器（自动化软件安装，更新，卸载的一种工具）Conda安装 conda install -c fastai fastai pip安装 pip install fastai 5、验证安装成功from fastai.vision import models, URLs, ImageDataBunch, cnn_learner, untar_data
基于上述考虑，结合我们自身学习的历程，上海交通大学媒体技术实验室选择fastai开设的慕课课程为学习对象（注：fastai的大名大家应该有所耳闻吧？ 课程介绍相比于典型Bottom-up的方法，fastai课程强调Top-down的学习理念，我们直接从实际任务入手，通过编程快速实现世界领先的结果，可以先对深度学习有一个非常具象的认识，接着我们再逐渐深入这些结构 fastai库是基于Pytorch实现的，同时做了很多优化，是一个非常强大同时速度极快的深度学习框架。通过上面几行简单的代码，我们便可以对一个分类网络ResNet34进行训练。 Lesson13 – Image Enhancement这一课时主要介绍了fastai库的一些改进以及Inception Network，接着对图片风格迁移进行了详细介绍，并通过代码实现了初步的风格迁移 不要着急，这里有一份详细的课程资料等着你们去学习~通过费曼学习技巧，我们针对每一个课时都输出了相应的教学文档，相信大家通过观看fastai课程视频并结合这些文档，一定能快速入门深度学习！
PyTorch v1.0和fastai v1.0都是在2018年10月发布的，这两个版本标志着框架成熟的重要里程碑。 TensorFlow的列表增幅略大于PyTorch，Keras的增量大约是TensorFlow的一半，而fastai则是完全没有市场，略有些尴尬。 作为高级API，Keras和fastai受到新的深度学习从业者的欢迎。 新增了很多相关的教程。从新增的arXiv文章进行对比arXiv是大多数学术深度学习文章的在线存储库，代表了学术风向标。 值得注意的是，Fastai最近的贡献者数量在增加。从Quora上的新增关注数来进行对比作为目前最大最活跃的线上问答社区，Quora上的关注度也能在一定程度上体现大众对一个产品的关注度。? PyTorch和Keras也有比较多的新增关注，FastAI就有些尴尬了。
PyTorch v1.0和fastai v1.0都是在2018年10月发布的，这两个版本标志着框架成熟的重要里程碑。 作为高级API，Keras和fastai受到新的深度学习从业者的欢迎。 新增了很多相关的教程。从新增的arXiv文章进行对比arXiv是大多数学术深度学习文章的在线存储库，代表了学术风向标。 值得注意的是，Fastai最近的贡献者数量在增加。从Quora上的新增关注数来进行对比作为目前最大最活跃的线上问答社区，Quora上的关注度也能在一定程度上体现大众对一个产品的关注度。 PyTorch和Keras也有比较多的新增关注，FastAI就有些尴尬了。 最后，虽然fastai分数最低，但也最年轻，未来还不好说。未来畅想所谓萝卜青菜各有所爱。PyTorch更有Python味儿，API也更一致。它还具有原生的ONNX模型导出，可用于加速推理。
PyTorch v1.0于2018年10月发布，同时fastai v1.0发布。这两个版本都是标志着框架成熟的重要里程碑。TensorFlow 2.0 alpha于2019年3月4日发布。 方法论在本文中，我将Keras和fastai包含在比较中，因为它们与TensorFlow和PyTorch紧密集成。它们还提供了评估TensorFlow和PyTorch的标准。?? Fastai仍然没有出现任何的工作岗位列表。请注意，PyTorch在除了LinkedIn以外的所有求职网站上的新增工作岗位列表的数量都超过了TensorFlow。 作为高级API，Keras和fastai受到新的深度学习工作者的欢迎。新的ArXiv文章(ArXiv Articles)arXiv是大多数学术深度学习文章发布的在线存储库。 最后，fastai从一个低的速率在增加，但值得记住的是，它在里面是最年轻的框架。TensorFlow和PyTorch其实都是很好的框架。
安装最新的Fast.ai也十分简单，只要通过一行代码：pip install fastai如果你用的是conda，那么用这个指令来安装：conda install -c fastai -c pytorch fastai如果你想自己进一步修改开发Fast.ai，那么需要安装可编辑的版本：git clone —recurse-submodules https:github.comfastaifastaipip install -e “fastai”当然，所有的安装都要求电脑预装最新版本的Python和PyTorch。 www.fast.ai20200821fastai2-launch教学视频https:course19.fast.aiindex.html亚马逊链接https:www.amazon.comDeep-Learning-Coders-fastai-PyTorchdp1492045527
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