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深度學習入門Fast.aiV2上線!中文字幕,筆記資源免費

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Fast.ai,最受人們歡迎的MOOC課程和深度學習框架之一。重代碼而非數學,這讓不少使用Fast.ai的初學者稱霸各種Kaggle比賽。

 本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯(lián)系出處。

Fast.ai,最受人們歡迎的MOOC課程和深度學習框架之一。

重代碼而非數學,這讓不少使用Fast.ai的初學者稱霸各種Kaggle比賽。

昨天,最新的Fast.ai 2.0版本上線。

新版本完全對Fast.ai V1進行了重置,構建了全新的深度學習框架。更輕快、更靈活、更容易使用。

而且,對中國用戶最友好的是,全部課程視頻都有簡體中文字幕。

2.0更新了哪些課程

新上線的Fast.ai 2.0是測試版,目前公開的課程分為兩大部分:深度學習任務速成,和更加細致全面的深度學習基礎。

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其中,速成部分有7節(jié)課,分別是:

圖像分類
SGD入門
多標簽
NLP
反向傳播:從零開始的神經網絡
CNN
GAN

如果你已經有了一定的基礎,那么可以直接開始第二部分課程深度學習基礎。

這一部分包含7課,從深度神經網絡的基礎結構講起,包括神經網絡的訓練過程、模型內部結構、數據塊的API等等。

在Fast.ai官網上,每一節(jié)課的頁面,左邊是視頻播放,右邊有本節(jié)提綱,和其他網友詳細的學習筆記鏈接。此外還有各種豐富的擴展資料。

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可以說,團隊是十分用心了。

但是,如果你沒有任何機器學習的基礎知識儲備,那么要注意一點:

V2版本中移除了V1中的機器學習入門,需要這些課程的用戶只能出門左轉使用V1.。

但團隊承諾,仍然會對V1進行更新維護。

安裝使用教程

Fast.ai除了提供免費的課程,更主要的是作為一個高度簡化集成的深度學習框架,為初學者提供了簡單易上手的深度學習任務工具,比如CV分割工具。

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安裝最新的Fast.ai也十分簡單,只要通過一行代碼:

  1. pip install fastai 

如果你用的是conda,那么用這個指令來安裝:

  1. conda install -c fastai -c pytorch fastai 

如果你想自己進一步修改開發(fā)Fast.ai,那么需要安裝可編輯的版本:

  1. git clone —recurse-submodules https://github.com/fastai/fastaipip install -e “fastai[dev]” 

當然,所有的安裝都要求電腦預裝最新版本的Python和PyTorch。

最后,還有一個完全不用安裝的使用方法,谷歌Colab,加載完成后記得選擇GPU模式運行。

V2特色:三大核心庫

這一次Fast.ai的更新,核心功能是3個庫:fastcore,fastscriptfastgpu。

fastcore

其中,fastcore利用Python的靈活性,添加了其他語言的一些優(yōu)秀特性。

比如來自Julia的多重調度,來自Ruby的mixin,以及來自Haskell的currying、binding。

它還增加了Python中一些 “缺失的特性”,并清理了Python標準庫中一些不太好用的部分,比如簡化并行處理。

fastscript

fastscript專門為快速設計腳本而設。在 Python中,可以使用自帶的argparse來實現(xiàn)但它很復雜,尤其是當你想支持命令行參數、提供幫助和其他細節(jié)。

而Fastscript是一個完整的、可以使用的命令行應用程序。運行調用也十分簡單:

  1. from fastscript import *@call_parsedef main(msg:Param(“The message”, str),        upper:Param(“Convert to uppercase?”, bool_arg)=False):   print(msg.upper() if upper else msg) 

運行之后可以得到:

  1. $ python examples/test_fastscript.pyusage: test_fastscript.py [-h] [—upper UPPER] msgtest_fastscript.py: error: the following arguments are required: msg 

fastgpu

fastgpu庫只提供了一個命令fastgpu_poll,它可以輪詢一個目錄來檢查是否有腳本要運行,然后在第一個可用的 GPU 上運行它們。

如果沒有可用的GPU,fastgpu進入等待狀態(tài)。如果有一個以上的GPU可用,則多個腳本將并行運行,每個GPU運行一個。

這是最簡單的運行模型簡化測試的方法,它可以利用所有的GPU,沒有并行處理的成本,也不需要人工干預。

Fast.ai新書同步上線

除了剛才介紹的3個核心庫,F(xiàn)ast.ai2.0還有很多使用技巧。

開發(fā)團隊推薦使用Fast.ai2.0的配套書籍《程序員實用深度學習教程》來學習。

現(xiàn)在亞馬遜可買實體書,JupyterNotebook也可以免費閱讀。

面向0基礎初學者、所有資源免費、中文字幕、官方整理詳細筆記、還可以白嫖谷歌Colab,這么優(yōu)質的學習資源,你還在猶豫什么呢?

傳送門

課程介紹
https://www.fast.ai/2020/08/21/fastai2-launch/

教學視頻
https://course19.fast.ai/index.html

亞馬遜鏈接

https://www.amazon.com/Deep-Learning-Coders-fastai-PyTorch/dp/1492045527

 

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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