fastai v1 设置 - 为数据科学家提供强大、高度注释的快速AI

Fastai v1 是一个完整的深度学习库，它是构建在 PyTorch 之上的，因此您可以利用大部分 PyTorch 的功能。它简单易用，给程序员提供了一种直观、自然的API来快速构建模型，同时注重学术性。

Fastai v1 可以轻松处理各种机器学习任务，如图像分类、自然语言处理、计算机视觉等等。有了 Fastai v1，你可以：

• 高效地操作各种深度学习任务
• 轻松管理和处理数据
• 创建并优化各种深度学习模型

在使用 fastai v1 之前，您首先需要安装 fastai 1.0 以及 PyTorch。下面是如何安装这两个库的方式。

安装 fastai v1:

!pip install fastai==1.0.61

安装 PyTorch:

!pip install torch torchvision

确保您使用的是 Python 3.6 或更高版本。

数据预处理

Fastai v1 提供了一些有用的工具来处理数据，如文本、图像、语音和表格数据。其中最重要的是 ImageDataBunch ，它根据给定的数据集形成一个 DataBunch 对象。

以下是使用 ImageDataBunch 的示例代码：

from fastai.vision import *
path = untar_data(URLs.PETS)
data = ImageDataBunch.from_folder(path/"images")

创建并训练模型

在 fastai v1 中，您可以使用无需编程知识的“学术界最佳实践”来创建世界级的深度学习模型。Fastai 使用 transfer_learning 技术，这是一种利用预先训练的深度神经网络来构建更快速和准确的模型的方法。

以下是使用 fastai v1 创建并训练模型的步骤：

data = ImageDataBunch.from_folder(path/'images', train="train", valid="valid",
                                  size=(150,150), bs=16, num_workers=0)
learn = cnn_learner(data, models.resnet34, metrics=error_rate)
learn.fit_one_cycle(5)

可视化

Fastai v1 提供了许多有用的可视化工具，以帮助您监视训练期间的性能及其结果。这些结果包括训练期间的图像和混淆矩阵。

以下是使用 fastai v1 进行可视化的示例代码：

interp = ClassificationInterpretation.from_learner(learn)
interp.plot_confusion_matrix()

总结

Fastai v1 提供了一种简单、直观、高度注释的 API，可让您更轻松地构建和训练深度学习模型。使用 ImageDataBunch 和 cnn_learner 这样的工具，您可以快速创建自己的深度学习模型，这有助于优化各种应用，如图像分类、自然语言处理、计算机视觉等。