Fastai github原文地址：https://github.com/fastai/fastai/blob/master/README.md#is-my-system-supported 注意事项: Fastai可以安装在conda或pip包管理器中，也可以从source代码中安装。不能只运行install，因为首先需要安装正确的pytorch版本—从而获得fastai-1。 强烈建议在虚拟环境(conda或其他)中安装fastai及其依赖项，这样就不会干扰系统范围内的python包。这并不是必须的，但是如果遇到任何依赖包的问题，请考虑仅为fastai使用一个新的虚拟环境。 Conda安装 conda install -c pytorch -c fastai fastai 将使用最新的cudatoolkit版本安装pytorch构建。 git clone https://github.com/fastai/fastai cd fastai tools/run-after-git-clone pip install -e ".
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 学习笔记——lesson1 0-重要的参考网站 课程一详细笔记（https://github.com/hiromis/notes/blob/master/Lesson1.md） 课程一视频 p=1） 课程一源码（https://github.com/fastai/course-v3/blob/master/nbs/dl1/lesson1-pets.ipynb） 注：fastai的安装不再赘述 fastai.vision import * from fastai.datasets import * b、下载数据集 path = untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE) #PosixPath ('/home/stark/.fastai/data/mnist_sample') path = untar_data(URLs.PETS) #PosixPath('/home/stark/.fastai -p /home/stark/.fastai/data $ cd /home/stark/.fastai/data $ wget -c https://s3.amazonaws.com/fast-ai-imageclas
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。
Fastai作为其中之一，是一个课程平台，一个讨论社区，也是一个PyTorc的顶层框架。 Fastai安装 首先需要注意的是：fastai v1目前只支持Linux，需要PyTorch v1和Python 3.6或更高版本。 这并不是必须的，但是如果遇到任何依赖包的问题，请考虑为fastai使用一个新的虚拟环境。 Conda Install conda install -c pytorch -c fastai fastai 这将使用最新的cudatoolkit版本安装pytorch。 /fastai/fastai.git Developer Install git clone https://github.com/fastai/fastai cd fastai tools/run-after-git-clone
目标是那些熟悉Pytorch的人，但不一定是fastai。 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。 #Importing fastai will also import numpy, pytorch, etc. #Modified from https://github.com/fastai/fastai/blob/master/fastai/data_block.py#L643 K=2 class MultiTransformLabelList
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()。
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).
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！
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。 训练测试拆分 - fastai将数据分成训练和验证集。将留出20％的图片进行验证。 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.com/render-examples/fastai-v3 2.在Render上注册一个帐户。
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。
若要使用vision包的功能，仅需如下语句进行导入相关定义： from fastai.vision import * 二、 vision.Image数据类型(fastai/vision/image.py 下面以fastai.URLs.MNIST_SAMPLE数据为例演示其用法。 1. URLs.MNIST_SAMPLE数据说明 path = untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE) 会将数据文件下载至~/.fastai/data目录下。 对于MNIST_SAMPLE数据，其数据文件路径形为： '/home/user/.fastai/data/mnist_sample/train/3/7463.png' '/home/user/.fastai 一些有用的链接 Fast AI代码组织结构文档链接 fastai.vision概览 fastai.vision.Image数据类型文档 fastai.vision.data: ImageDataBunch
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GPU colab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.ai/setup/colab | bash ? 2.导入fastai包 from fastai import * from fastai.vision import * 3.加载kaggle.json 这里我们准备从kaggle下载所需要的狗的数据集
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。
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。 from fastai.vision.all import * path = Path('/storage/RockPaperScissors/RockPaperScissors/data/') path.ls 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。 RockPaperScissorsFastAI 作者：Yash Prakash 原文地址：https://towardsdatascience.com/how-to-make-a-state-of-the-art-model-with-fastai-bd11e168b214
安装fastai库。conda install -c fastai fastai运行在Visual Studio Code中新建Jupyter Notebook。 import fastai as fiprint(fi.__version__)
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/
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。
4、fastai fastai 基于 PyTorch，提供简单易用的 API 接口，用更少的代码实现常用任务的模型搭建和训练。 有两种方式可以安装fastai conda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, (): path = untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE) # 下载数据集，这里只是MNIST的子集，只包含3和7的图像,会下载并解压（untar的命名原因）到/root/.fastai
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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