FastAI学习笔记

原创 已于 2023-05-22 00:45:15 修改 · 336 阅读 · 2 ·
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#学习 #笔记 #ai

于 2023-05-22 00:44:15 首次发布

Part 1.1 开始 ​​​​​​​

从Kaggle Notebook《Is it a bird? Creating a model from your own data 》作为开始。简明扼要的用fine-tune ResNet预测鸟的例子作为切入点，同时展示了FastAI的几个主要库：

  • fastcore:  一个用于简化 Python 编程和提高代码可读性的库 
  • fastdownload：简单的文件下载库，同时支持检查功能
  • fastai.vision： 很强大的库，使得处理计算机视觉任务变得更加简单和快速。

1. 下面代码首先定义一个方法从DDG网站获取数据 

from d
最低0.47元/天 解锁文章
hljbql2011
关注
Python知识点：使用FastAI进行快速深度学习模型构建
码农超哥的博客
08-07 950
如果你有自己的数据集，可以按照以下方式进行数据准备。train/class1/img1.jpgimg2.jpg...class2/img1.jpgimg2.jpg...valid/class1/img1.jpgimg2.jpg...class2/img1.jpgimg2.jpg...# 定义数据路径# 加载数据# 定义模型# 训练模型# 评估模型。
fastai教程学习笔记
duoyasong5907的博客
01-03 3017
fastai教程
第二篇 FastAI数据准备
suredied的博客
08-25 3907
一、Fast AI代码组织结构 (文档链接) Fast AI库主要涉及神经网络在如下四个领域的应用：collab(协同滤波问题)、tabular(结构化数据或者说表格数据处理)、text(自然语言处理)、vision(机器视觉)。对每一领域(除了collab)，其下又会按照如下结构组织代码: (1) data：定义了模型所需的数据集类。 (2) transform：数据预处理(如对图像数据的图像...
Fastai-学习器训练
周先森爱吃素的博客
05-10 5605
介绍Fastai框架下模型训练的各方面操作。
第五篇 FastAI构建学习器
suredied的博客
12-07 2653
前面的几篇博客都是在介绍如何准备数据。实际上，在Fast AI框架下，数据准备好后，构建深度神经网络学习器的任务已经完成了80%（手动狗头）。其余的10%是构建网络，并将网络和数据封装成学习器（即Fast AI中的Learner对象）；还有10%是对训练过程和结果的分析。后面的10%主要依赖于Fast AI中的回调系统（各种Callbacks），这部分会在后续博文中涉及。而本篇博文主要介绍如何构建...
Python——ImportError: cannot import name ‘xxx‘
程序猿进化梯
05-11 717
报错 File “C:\Users\Administrator\Desktop\project\DiskLstmPrediction\lstm\Disk_LSTM_Interface.py”, line 5, in from Disk_Data_Process import files_path,path_list,critical_feature File “C:\Users\Administrator\Desktop\project\DiskLstmPrediction\Disk_Data_Proce
精选资源
fastai-visual-guide：Fastai Viusal笔记本指南
02-03
视频动画支持的笔记本集合，以直观的方式解释了fastai2库中使用的不同概念。 01_data_block_pet_tutorial.ipynb：使用单个标签的端到端图像分类。 用例：Oxford-IIIT-Pet数据集 关于AI快速通道 帮助使AI /深度学习...
fastai：fastai深度学习库
02-03
重要提示：本文档涵盖fastai v2，这是对fastai的从零开始的重写。 v1文档已移至 。 要阻止fastai更新到v2，请在终端中运行echo 'fastai 1.*' >> $CONDA_PREFIX/conda-meta/pinned （如果使用conda）。 正在安装 您...
fastai2019深度学习课堂笔记
weixin_44145222的博客
07-13 1454
文章目录deep learning pipeline获得源数据数据处理处理源数据data segmentationprogressive resizingnormalizationdatablocks模型构建16位浮点运算模型训练fit_one_cycle模型评估训练集误差和验证集误差模型调试实战经验 作为自学党，走入深度学习所面临的主要问题不是理论知识多少，而是怎样理论结合实际，也就是说：怎么写代码。为此，基于pytorch高度封装的fastai是很好的选择，其相关课程内容也注重代码，能够比较好地帮助初学
[Bug]使用duckduckgo的duckduckgo_search API搜索图片出现了错误
weixin_43680337的博客
06-12 1401
原来的search_images_ddg API已经不能用了，直接用fastbook中新的API search_images_ddg 即可，并且新的API似乎不支持。现在在kaggle上学习一个课程，第一课主要是识别图片里面是不是鸟🐦。另外我还尝试了在Google的colab里面试了一下，也出现了下面的错误。直接出现了下面的错误。
Duckduckgo_search 入门
AIGC搞起
02-04 2847
使用DuckDuckGo.com搜索引擎搜索单词、文档、图片、视频、新闻、地图和文本翻译。将文件和图片下载到本地硬盘。
给Dify添加联网搜索能力之 duckduckgo集成
最新发布
枫蓝驿的博客
02-21 1805
注意：需要能正常访问duckduckgo搜索duckduckgo python api使用说明。
fast.ai课程学习错误总结(课程1详解)
weixin_44144226的博客
01-07 668
断断续续几次想学fastai的课程，可是在用课程中提供的代码运行时，经常会遇到一些奇怪的报错（可能是软件库更新太快，而课程代码却没有同步更新的缘故），对于课程所倡导的快速体验入门AI产生了阻力。想到现在chatgpt类的智能助手已经很先进了，可以利用智能助手扫除意外报错，于是又有了尝试重新学习fastai的动力。Creating a model from your own data”中，在查找bird图片时，提示ddg_images被弃用，建议使用DDG().images()。
16.模型保存与加载、finetune
老毛的博客
11-25 1463
文章目录序列化与反序列化PyTorch中的序列化与反序列化模型保存与加载的两种方式模型断点续训练Transfer Learning & Model FinetunePyTorch中的Finetune 本课程来自深度之眼deepshare.net，部分截图来自课程视频。 序列化与反序列化 把模型从内存保存到硬盘上的过程也成为序列化与反序列化，在内存中，模型中的数据或者程序是一个个的对象，而在...
DuckDuckGo
Jackia的专栏
02-01 2038
摘要：DuckDuckGo是一家搜索引擎的初创公司，即使面对谷歌这位搜索领域的“庞然大物”，DuckDuckGo也敢叫板。DuckDuckGo广告语直指谷歌，认为谷歌侵犯了个人的隐私权。而DuckDuckGo的特色就在于“不会被跟踪”，不仅仅保护用户的隐私，同时对传统搜索引擎结果呈现方式进行了改进和优化。DuckDuckGo是一家搜索引擎的初创企业，在2012年2月份，已经有3千万次的搜索请求，平
【AutoGPT】踩坑帖（follow李鱼皮）
这个博客太懒了什么都没说
05-07 715
Follow李鱼皮学习的AutoGPT，由于年代久远踩了很多坑，记录一下
2023 年用 fastai 编写你自己的 AI
u010291330的博客
03-07 695
我将介绍如何建立开发人工智能的生态系统使用fastai创建和训练 AI 模型部署模型并在您的项目中使用它。
关于SLAM系统中ROS系统的使用
m0_52028411的博客
12-21 602
我学习的时候主要FAST-LIO为例。
评论 3
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