欢迎光临Fastai
FAST AI使用现代最佳实践简化了快速准确的神经网络训练
正在安装
您可以在不安装的情况下使用Fastai，方法是使用Google Colab事实上，本文档的每一页还可以作为交互式笔记本使用-单击任何页面顶部的“Open in CoLab”将其打开(请确保将Colab运行时更改为“GPU”以使其快速运行！)请参阅上的fast.ai文档Using Colab了解更多信息
只要你运行的是Linux或Windows(不支持Mac)，你就可以用conda在你自己的机器上安装Fastai(强烈推荐)。对于Windows，请参阅“在Windows上运行”了解重要说明
如果您使用的是miniconda(推荐)然后运行(请注意，如果您替换conda使用mamba安装过程将更快、更可靠)：
conda install -c fastchan fastai或者如果您正在使用Anaconda然后运行：
conda install -c fastchan fastai anaconda要使用pip安装，请使用：pip install fastai如果使用pip安装，则应首先按照PyTorch安装PyTorchinstallation instructions
如果您计划自己开发Fastai，或者想要走在前列，您可以使用可编辑安装(如果这样做，您还应该使用的可编辑安装fastcore来配合它。)首先安装PyTorch，然后：
git clone https://github.com/fastai/fastai
pip install -e "fastai[dev]"
学习速度快
开始快速学习(和深度学习)的最好方法是阅读the book，并完成the free course
要了解使用FAST AI可能实现的功能，请查看Quick Start，它展示了如何使用大约5行代码来构建图像分类器、图像分割模型、文本情感模型、推荐系统和表格模型。对于每个应用程序，代码基本相同
通读一下Tutorials学习如何在您自己的数据集上训练您自己的模型。使用导航侧栏浏览FAST AI文档。这里记录了每个类、函数和方法
要了解图书馆的设计和动机，请阅读peer reviewed paper
关于FAST
Fastai是一个深度学习库，它为从业者提供高级组件，这些组件可以快速、轻松地在标准深度学习领域提供最先进的结果，并为研究人员提供可以混合和匹配的低级组件，以建立新的方法。它的目标是在易用性、灵活性或性能方面不做实质性妥协的情况下完成这两件事。这要归功于精心分层的体系结构，该体系结构以分离的抽象方式表达了许多深度学习和数据处理技术的公共底层模式。通过利用底层Python语言的动态性和PyTorch库的灵活性，可以简洁而清晰地表达这些抽象。FAST AI包括：
- 一种新的Python类型调度系统和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，它将现代优化器的常见功能重构为两个基本部分，允许在4-5行代码中实现优化算法
- 一种新颖的双向回调系统，可以访问数据、模型或优化器的任何部分，并在培训期间随时更改它们
- 一种全新的数据挡路接口
- 还有更多
FAST AI围绕两个主要设计目标进行组织：平易近人和快速高效，同时也是深度可破解和可配置的。它构建在提供可组合构建块的低级API层次结构之上。这样，想要重写高级API的一部分或添加特定行为以满足其需求的用户不必学习如何使用最低级别
从其他库迁移
从普通的PyTorch、Ignite或任何其他基于PyTorch的库迁移非常容易，甚至可以将Fastai与其他库结合使用。通常，您将能够使用所有现有的数据处理代码，但将能够减少培训所需的代码量，并更容易地利用现代最佳实践。以下是一些受欢迎的库中的迁移指南，可帮助您上路：
Windows支持
使用安装时mamba或conda替换-c fastchan在使用的安装中-c pytorch -c nvidia -c fastai，因为Windows当前不支持Fastchan
由于Jupyter和Windows上的Python多处理问题，num_workers的Dataloader自动重置为0，以避免Jupyter挂起。这使得Windows上的Jupyter上的计算机视觉等任务比Linux上的要慢很多倍。如果从脚本使用FastAI，则不存在此限制
看见this example要充分利用Windows上的Fastai API，请执行以下操作
测试
要并行运行测试，请启动：
nbdev_test_nbs或make test
要通过所有测试，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
测试是使用nbdev，例如，请参阅的文档test_eq
贡献
克隆此存储库后，请运行nbdev_install_git_hooks在你的航站楼里。这将设置git挂钩，它会清理笔记本以删除笔记本中存储的无关内容(例如，您运行了哪些单元格)，这会导致不必要的合并冲突。
在提交PR之前，请检查当地图书馆和笔记本是否匹配。剧本nbdev_diff_nbs我可以让你知道当地图书馆和笔记本有什么不同
- 如果您对其中一个导出的单元格中的笔记本进行了更改，则可以使用以下命令将其导出到库
nbdev_build_lib或make fastai - 如果您对库进行了更改，则可以使用以下命令将其导出回笔记本
nbdev_update_lib
码头集装箱
对于那些对这个项目的官方码头集装箱感兴趣的人，可以在here
