Fastai使用现代最佳实践简化了快速和准确的神经网络的培训

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CI. PYPI. 公园(仅限频道) 构建Fastai图像 译文

安装

您可以使用Fastai使用没有任何安装 谷歌Colab.。实际上,本文档的每个页面也可作为交互式笔记本提供 - 在任何页面顶部单击“在Colab中打开”以打开它(一定要将Colab运行计划更改为“GPU”,以便快速运行!)查看快速的文档 使用Colab. 欲获得更多信息。

您可以使用公务员(强烈推荐)在自己的机器上安装Fastai。如果你使用了 蟒蛇 then run:

conda install -c fastai -c pytorch -c anaconda fastai gh anaconda

......或者如果你使用 米尼德达)然后运行:

conda install -c fastai -c pytorch fastai

To install with pip, use: pip install fastai. If you install with pip, you should install PyTorch first by following the PyTorch 安装说明.

如果您打算自己开发FashAi,或者想要在切割边缘,可以使用可编辑安装(如果这样做,您还应该使用可编辑安装 FastCore. to go with it.):

git clone //github.com/fastai/fastai
pip install -e "Fastai.[dev]"

学习Fashai.

快速开始(和深度学习)的最佳方式是阅读 这本书,并完整 免费课程.

看到Fastai有可能,看看 快速开始展示了如何使用大约5行代码来构建图像分类器,图像分段模型,文本情绪模型,推荐系统和表格模型。对于每个应用程序,代码都是相同的。

阅读 澳客彩票下载手机版下载 了解如何在您自己的数据集上培训您自己的模型。使用导航侧栏通过FastAI文档查找。此处记录了每个类,功能和方法。

要了解图书馆的设计和动机,请阅读 同行评审纸.

关于快乐

Fastai是一个深入的学习库,为从业者提供高级组件,可以在标准的深度学习域中快速且容易地提供最先进的结果,并提供具有能够混合和匹配的低级组件的研究人员新方法。它旨在在易于使用,灵活性或性能方面没有大量妥协的情况。通过仔细分层的体系结构,这是可能的,这表达了许多深度学习和数据处理技术的常见模式,以及解耦抽象。这些抽象可以通过利用潜在的Python语言的动态和Pytorch库的灵活性来简洁而清楚地表达。 Fastai包括:

  • 用于Python的新型调度系统以及张量的语义类型层次结构
  • 一个GPU优化的计算机视觉库,可以在纯Python中扩展
  • 一种优化器,将现代优化器的常用功能重构为两个基本碎片,允许在4个代码中实现优化算法。
  • 一种新型双向回调系统,可以访问数据,型号或优化器的任何部分,并在培训期间的任何点更改它
  • 一个新的数据块API
  • 以及更多...

Fastai在两个主要的设计目标周围组织起来:易于高效,效率迅速,同时也深深地安全和可配置。它建立在较低级API的层次结构之上,可提供可组合构建块。这样,想要重写一部分高级API的用户或添加特定行为以适应他们的需求,不必学习如何使用最低级别。

分层API.

从其他库中迁移

从普通的Pytorch,点燃或任何其他基于Pytorch的库迁移,甚至很容易迁移,甚至与其他库一起使用Fastai。通常,您将能够使用所有现有的数据处理代码,但能够减少您需要进行培训的代码量,更轻松地利用现代最佳实践。以下是一些流行图书馆的迁移指南来帮助您:

测试

要并行运行测试,请启动:

nbdev_test_nbs 或者 make test

对于传递的所有测试,您需要安装以下可选依赖项:

pip install "sentencepiece<0.1.90" wandb tensorboard albumentations pydicom opencv-python scikit-image pyarrow kornia \
    catalyst captum neptune-cli

测试 are written using nbdev, for example see the documentation for test_eq.

贡献

克隆此存储库后,请运行 nbdev_install_git_hooks 在你的终端里。这设置了Git Hooks,它清理笔记本电脑以删除存储在笔记本中的无关的东西(例如,您运行的单元格),这导致不必要的合并冲突。

在提交PR之前,请检查本地库和笔记本电脑是否匹配。剧本 nbdev_diff_nbs 如果本地库和笔记本之间存在差异,请通知您。

  • 如果您在其中一个导出的单元格中对笔记本电脑进行了更改,则可以将其导出到库中 nbdev_build_lib 或者 make fastai.
  • 如果您对图书馆进行了更改,则可以将其导出到笔记本电脑中 nbdev_update_lib.

码头容器

对于那些对这个项目的官方Docker容器感兴趣的人,他们可以找到 这里.