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。...要使用笔记本撰写博客，只需将其放入您的博客存储库中的*_notebooks*文件夹中，它将出现在您的博客文章列表中。在撰写笔记本时，写下您希望观众看到的内容。...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
语言模型数据加载器创建 fastai 提供了一个LMDataLoader类，它会自动处理创建一个依赖变量，该变量与独立变量相差一个标记。...▁It' 使用 fastai 的子词标记器时，特殊字符▁代表原始文本中的空格字符。...当我们创建LMDataLoader时，所有这些都是由 fastai 库在幕后完成的。...我们首先将我们的Numericalize对象应用于标记化的文本 nums200 = toks200.map(num) 然后将其传递给LMDataLoader： dl = LMDataLoader(nums200...正如我们在第十章中看到的，如果第一批的第一行是我们的dset[0]，那么第二批应该将dset[1]作为第一行，以便模型看到文本流动。 LMDataLoader在第十章中为我们做到了这一点。
第三章：数据伦理 原文：www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/9bc6d15b4440b85d.md 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 正如我们在第一章和第二章中讨论的...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...所以让我们下载一个包含这些数字图像的 MNIST 样本： path = untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE) 我们可以使用ls来查看此目录中的内容，这是 fastai 添加的一个方法...因此，在本书中，我们通常会在可能的情况下使用 PyTorch 张量而不是 NumPy 数组。 （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 类并没有什么神奇之处。
您将看到，我们将从头开始实现 fastai 和 PyTorch API 的许多关键部分，仅建立在我们在第十七章中开发的组件上！...，我们可以用如此少的代码实现 fastai 的Learner中的所有关键思想！...); 结论 我们已经通过在本章中重新实现它们来探索 fastai 库的关键概念。...现在您已经了解了它是如何构建的，作为下一步，请务必查看 fastai 文档中的中级和高级教程，以了解如何自定义库的每一个部分。...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。
在 fastai 中，大多数返回集合的函数和方法使用一个名为L的类。这个类可以被认为是普通 Python list类型的增强版本，具有用于常见操作的附加便利。...因此，fastai 的默认方法是使用区分性学习率。这种技术最初是在我们将在第十章中介绍的 NLP 迁移学习的 ULMFiT 方法中开发的。...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？...在之前的章节中，我们不必处理归一化，因为通过cnn_learner使用预训练模型时，fastai 库会自动添加适当的Normalize转换；模型已经使用Normalize中的某些统计数据进行了预训练（通常来自...在接下来的三章中，我们将看到 fastai 直接支持的其他应用程序：协同过滤、表格建模和处理文本。在本书的下一部分中，我们将回到计算机视觉，深入研究卷积神经网络在第十三章中。
到书的结尾，你将几乎理解 fastai 中的所有代码（以及大部分 PyTorch 代码），因为在每一章中，我们都会深入挖掘，向你展示我们构建和训练模型时究竟发生了什么。...然而，在交互式工作中，比如在 Jupyter 笔记本中，它非常有效。fastai 库专门设计用于支持这种交互式使用，它只会将必要的部分导入到您的环境中。...fastai 库和 fast.ai 笔记本中充满了许多有用的小贴士，这些贴士帮助我成为了一个更好的程序员。例如，请注意 fastai 库不仅返回包含数据集路径的字符串，而是一个Path对象。...在 fastai 中，这意味着创建一个名为DataLoaders的对象。...我们将在下一章中更多地了解这个类。当您循环遍历DataLoader时，fastai 会一次给您 64 个（默认值）项目，全部堆叠到一个单一张量中。
许多研究人员发现，实践中这种方法导致更准确的模型和更快的训练。这就是为什么在 fastai 中fine_tune默认使用这种方法。 在第十六章中，我们将学习有关 SGD 中的动量。...正如您所看到的，我们通过将其与另一种流行方法——余弦退火相结合，在 fastai 中改进了这种方法。...在本章中，我们将填补有关 fastai 应用模型如何工作的所有缺失细节，并向您展示如何构建它们。...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。...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...fastai 有一个函数get_emb_sz，根据 fast.ai 发现在实践中往往效果良好的启发式方法，返回推荐的嵌入矩阵大小： embs = get_emb_sz(dls) embs [(944,...无论如何，很明显我们需要将决策树集成添加到我们的建模工具箱中！ 到目前为止，我们几乎所有的繁重工作都是使用 PyTorch 和 fastai 完成的。...正如我们在第八章中看到的，在神经网络中，处理分类变量的一个很好的方法是使用嵌入。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。
[](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...4.加载预训练的深度学习模型 在下面的代码片段中，我们将导入VGG-19 batch_normalisation模型。我们将把它作为fastAI的计算机视觉学习模块的一个实例。...6.利用模型进行预测 在下面的代码片段中，我们可以通过在test_your_image中给出图像的路径来测试我们自己的图像。...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。
在下面的图像中，颜色对应于预测的类别，并且标记大小与预测置信度成反比（较小的标记更有信心）。如标记尺寸所示，未锐化模型具有很多不确定性，尤其是在簇的边缘周围，而锐化模型在其预测中更加自信。...增加标记批次以生成新的训练批次。 在未标记的批次中增加每个图像K次，以产生总共批量大小* K个新的未标记示例。 对于未标记批次中的每个原始图像，将K个扩充版本传递给模型。...通过将mixup应用于集合X和| X |来形成集合X' W.的例子 表格设置U'通过应用mixup来设置U和W中未在步骤8中使用的示例。...此方法从已标记和未标记的集合中获取批次，获取预测的标签，然后执行混合。...此实现中的一个时期是一次遍历整个未标记的数据集。
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。...自2010年初开始大规模使用AI 以来，Python语言已成为Jupyter Notebook中ML和深度学习（DL）算法开发的语言。...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）。...Notebook中很常用，但你可以在课程中学习它们（它们不是先决条件）。...在线指南：阅读文章中的GPU段落。
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。...dls = get_dls(64, 128) 现在，让我们继续计算在此部分训练中应使用的学习率。 寻找合适的学习率 首先，我们通过下面的代码利用迁移学习来建立模型。...现在我们已经在较小的图像尺寸上训练了模型，我们可以继续进行训练的第二部分。 在下一个模型微调中，我们使用批处理大小为128，图像大小为224。...如您所知，在我们的训练中，我们的准确性达到了将近95％，在GPU上只需花费三分钟的时间进行训练！...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。
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。...这两个全新的框架同时下载配合使用，疗效更佳。 这个悠长假期，你不试试么？ 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。...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。...PyTorch 1.0 rc1版传送门： https://github.com/pytorch/pytorch/releases Facebook在官方博客中，还对PyTorch 1.0 rc1版进行了详细的介绍...Python和C++环境中的训练更快。
中自带的模型和fastai自己设计的模型，我们也可以自己设计模型，就像在Pytorch中开发一样。...除了torchvision中已经存在的模型fastai也收集了一些我们平时比较常用的模型，例如resnext系列和inception系列，这些系列的预训练模型需要自己单独下载，fastai源码中并没有提供直接下载代码...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。...中的DatasetBase类 # fastai/data.py # fastai中的最基本类，继承Pytorch中的基本dataset类 class DatasetBase(Dataset):...fastai中的训练函数 fastai中的训练代码可以帮助我们短短几行代码就可以快速进行训练，其中实现的逻辑包括了： 加载预训练模型，可以选择加载的层数，是否freeze 设定训练batch和epoch
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 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。...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。...在Fastai的设计中，主要有四大应用领域，对应的四个模块名为collab（协同过滤问题）、tabular（表格或者结构化数据问题）、text（自然语言处理问题）以及vision（计算机视觉问题）。...Fastai包含了PyTorch中torchvision的预训练模型，包括resnet、vgg、densenet等，也有一些Fastai提供的模型，如resnext、inception等，需要在这个地址下载...Fastai中的训练方法如fit一般有以下参数。
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。...注意，PyTorch v1和Python 3.6是最小的版本需求。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。...解压，它可以是上面最后一个命令中的pillow或pillow-simd，后者加快了其他图像处理操作。...错误修复安装 如果在git中修复了一个bug，可以用: pip install git+https://github.com/fastai/fastai.git 开发者安装 下面的指令安装pip，以便在任何时候进行...记住，首先要按照建议安装CUDA、CuDNN和其他必需的库——如果没有这些库内建到pytorch中，一切都会非常缓慢。
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。...超过20万人参加了Fast.ai的为期七周的编程实践深度学习课程。 了解更多有关fastai 1.0的信息：docs.fast.ai/
，网上已经介绍的非常详细 课程一中用到的数据集和模型我上传了，方便大家使用。.../oxford-iiit-pet.tgz $ tar -zxvf oxford-iiit-pet.tgz ''' c、导入数据 1）fastai导入的函数包含在ImageDataBunch包中，并且导入数据的方式十分丰富...StrList, valid_pct:float=0.2, seed:int=None, item_cls:Callable=None, **kwargs) # 4- 以csv中的数据地址读取数据...标准化数据 print(data.classes) print(len(data.classes)) print(data.c) 输出结果为 可以看出这种方法适合所有训练数据都在train一个文件夹中并且标签信息在文件的名字中...= 26) 综上，fastai提供的导入数据的方式是非常丰富的，个人觉得from_folder和from_list是最实用的。
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。...这意味着，如果你已经学会用fastai创建实用的计算机视觉（CV）模型，那你就可以用同样的方法创建自然语言处理（NLP）模型，或是软件支持的其他模型。...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。...取而代之的是使用普通的pytorch，它可以在有或没有图形处理器的情况下工作。强烈建议在虚拟环境(conda或其他环境)中安装fastai及其依赖项，这样就不会干扰系统范围的python包。...这并不是必须的，但是如果遇到任何依赖包的问题，请考虑为fastai使用一个新的虚拟环境。
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...训练 Fastai中最核心的训练方法为learn.fit()方法，很多demo中会提到learner.fit_one_cycle()方法，事实上这个方法在最新的Fastai中已经不建议使用了，它本质上就是...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。...callbacks 训练过程中难免需要进行一些特殊的操作，如及时停止陷入过拟合的模型、每个batch后进行学习率调整等等，这些操作被称为回调（callbacks），封装在fastai.callbacks...，类似于Keras中的History，是默认添加的回调，可以通过learner.recoder获取该对象。
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