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。
第二十章：总结思考 原文：www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/cedc7ab42349d210.md 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 恭喜！...创建博客 原文：www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/a54eca534010f193.md 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在第二章中，我们建议您可能希望尝试博客作为帮助消化您正在阅读和练习的信息的一种方式...要开始，请将浏览器指向https://github.com/fastai/fast_template/generate（确保您已登录）。这将允许您创建一个存储博客的地方，称为存储库。...数据项目清单 原文：www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/b8ffc03c29b9fdcd.md 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 创建有用的数据项目远不止培训准确的模型
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
使用 fastai 进行单词分词 fastai 并没有提供自己的分词器，而是提供了一个一致的接口来使用外部库中的一系列分词器。...fastai.text.core.replace_all_caps(t)>, , <function fastai.text.core.lowercase...使用 fastai 进行数字化 数字化是将标记映射到整数的过程。...深入了解 fastai 的分层 API fastai 库是建立在分层 API上的。在最顶层是应用程序，允许我们在五行代码中训练模型，正如我们在第一章中看到的。...或者我们可能希望为 fastai 不直接支持的应用程序创建一个DataLoaders。在本节中，我们将深入探讨 fastai 内部用于实现数据块 API 的组件。
第二部分：理解 fastai 的应用 第四章：底层：训练数字分类器 原文：www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/026b6e039c998ba1.md 译者：飞龙...这个方法返回一个特殊的 fastai 类L的对象，它具有 Python 内置list的所有功能，还有更多功能。...（请注意，fastai 在 NumPy 和 PyTorch 中添加了一些功能，使它们更加相似。...PyTorch 和 fastai 提供了一个类，可以为您执行洗牌和小批次整理，称为DataLoader。...（当然，即使您知道所有技巧，您几乎总是希望使用 PyTorch 和 fastai 提供的预构建类，因为它们可以帮助您省去自己考虑所有细节的麻烦。）
但是我们实际上并没有告诉 fastai 我们想要使用什么损失函数。那么它在做什么呢？fastai 通常会根据您使用的数据和模型类型尝试选择适当的损失函数。...当我们从预训练网络创建模型时，fastai 会自动为我们冻结所有预训练层。...fastai 提供了哪种方法来查看DataLoaders中的数据？ fastai 提供了哪种方法来帮助您调试DataBlock？ 在彻底清理数据之前，是否应该暂停训练模型？...默认情况下，fastai 将使用未增强的中心裁剪图像加上四个随机增强的图像。...如何在 fastai 中使用它？ 在推理中使用 TTA 比常规推理更慢还是更快？为什么？ 什么是 Mixup？如何在 fastai 中使用它？
Hook 是 PyTorch 的等价于 fastai 的回调。然而，与允许您像 fastai 的 Learner 回调一样将代码注入训练循环不同，hook 允许您将代码注入前向和反向计算本身。...（fastai 还提供了一个方便的 HookCallback，我们这里不涉及，但看看 fastai 文档；它使使用 hook 更容易一些。）...第十九章：从头开始创建一个 fastai 学习器 原文：www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/5443c76c2b161687.md 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA...从 fastai（或任何其他库）中挑选几个您感兴趣的特性，并使用本章中创建的对象实现它们。 选择一篇尚未在 fastai 或 PyTorch 中实现的研究论文，并使用本章中创建的对象进行实现。...然后： 将论文移植到 fastai。 向 fastai 提交拉取请求，或创建自己的扩展模块并发布。 提示：您可能会发现使用nbdev来创建和部署您的软件包很有帮助。
在本书中，随着我们深入研究深度学习的基础，我们也将深入研究 fastai 的各个层次。本书涵盖了 fastai 库的第 2 版，这是一个从头开始重写的版本，提供了许多独特的功能。...第一行导入了整个 fastai.vision 库： from fastai.vision.all import * 这为我们提供了创建各种计算机视觉模型所需的所有函数和类。...fastai 带有许多标准化的标记方法，以及编写自己的方法。在这里，我们告诉 fastai 使用我们刚刚定义的is_cat函数。 最后，我们定义了我们需要的Transform。...fastai 将valid_pct默认设置为0.2，因此即使您忘记了，fastai 也会为您创建一个验证集！...我们必须告诉 fastai 如何获取这些文件的列表。
fastai 有一个独特的DynamicUnet类，根据提供的数据自动生成合适大小的架构。 现在让我们专注于一个示例，其中我们利用 fastai 库编写一个自定义模型。...这是由 fastai 库在创建我们的DataLoaders时在幕后自动完成的。 表格 最后，让我们看看fastai.tabular模型。...在 fastai 之前没有任何库提供这样的基础，但在 fastai 的开发过程中，我们意识到学术文献中看到的所有优化器改进都可以使用优化器回调来处理。...与 fastai 的版本进行比较。 查看 fastai 附带的回调的源代码。看看能否找到一个与你要做的类似的回调，以获得一些灵感。...既然你现在理解了 fastai 应用的基础，一定要花时间深入研究源代码笔记本，并运行和实验它们的部分。这将让你更清楚地了解 fastai 中的所有内容是如何开发的。
该数据集可通过通常的 fastai 函数获得： from fastai.collab import * from fastai.tabular.all import * path = untar_data...使用 fastai.collab 我们可以使用 fastai 的collab_learner使用先前显示的确切结构创建和训练协同过滤模型： learn = collab_learner(dls, n_factors...在fastai.collab中提供了这个模型，并且让您轻松创建更多层。...为此，我们将使用 fastai 对象TabularPandas和TabularProc。...为了创建嵌入，fastai 需要确定哪些列应该被视为分类变量。它通过比较变量中不同级别的数量与 max_card 参数的值来实现这一点。如果较低，fastai 将把该变量视为分类变量。
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
之前的fastai的版本是0.7，而现在最新的fastai是1.0.6版本(稳定版)，最低Pytorch版本要求是1.0。而在fastai之前的版本使用的Pytorch版本是0.4.1。...fastai/fastai cd fastai tools/run-after-git-clone pip install -e ....下载fastai中各种网络模型的权重 fastai使用的深度学习内核是Pytorch，因此fastai中有torchvision中常用的训练好的模型，例如resnet系列、vgg系列以及densenet...当然fastai最终使用的还是Pytorch中的函数，因此想要了解fastai读取数据的方式，首先对Pytorch的数据读取方式比较熟悉。...fastai中的图像增强技术 新版本的fastai提供了比传统图像增强技术更好的算法。 如下面的图像，最左边是原图，中间是使用传统图像增强技术变换后的，而最右边是使用fastai库进行变化的。
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。
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).
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
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。
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