如何使用 fast.ai
设置支持 GPU 的环境: 使用 Google Colab 等云平台或设置带有 NVIDIA GPU 的本地环境。Fast.ai 建议初学者使用 Google Colab，因为它免费且易于使用。
安装 fastai 库: 如果使用 Colab，运行：!pip install fastai。对于本地安装，使用 conda 或 pip 安装 fastai 及其依赖项。
导入必要的模块: 在你的笔记本或脚本开始时，导入 fastai 模块：from fastai.vision.all import *
加载和准备你的数据: 使用 fastai 的 DataBlock API 轻松加载和准备你的数据集进行训练。
创建学习器: 使用 fastai 的 cnn_learner 或 unet_learner 创建带有预训练权重的模型。
训练模型: 使用 fit 或 fit_one_cycle 方法在准备好的数据上训练你的模型。
评估和微调: 使用 fastai 的解释工具评估模型性能并根据需要进行微调。
进行预测: 使用训练好的模型对新数据进行预测。
fast.ai 常见问题
fast.ai 是一个非营利研究组织，致力于使深度学习更加普及。他们提供免费的在线课程、深度学习库，并进行研究以普及人工智能。
fast.ai 月度流量趋势
fast.ai 的流量下降了 14.0%，访问量达到 417K。由于 fast.ai 在2025年4月没有特定的更新或活动，这种下降可能归因于更广泛的市场动态，包括谷歌等主要参与者的重大人工智能发展和更新。
查看历史流量
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