FastAi 使用方法

安装FastAI: 使用pip或conda安装FastAI。对于pip，运行'pip install fastai'。对于conda，首先安装PyTorch，然后运行'conda install -c fastai fastai'。

导入必要的模块: 在您的Python脚本或Jupyter笔记本中导入所需的FastAI模块。通常，您会使用'from fastai.vision.all import *'进行计算机视觉任务。

准备您的数据: 将您的数据集组织成FastAI可以理解的结构。对于图像分类，将图像放置在以其类别命名的文件夹中。

创建一个DataBlock: 使用FastAI的DataBlock API定义如何加载和预处理您的数据。指定输入和标签类型，以及任何转换。

创建一个Learner: 初始化一个Learner对象，它结合了您的数据、选定的模型架构和优化方法。

训练模型: 在您的Learner上使用fit()或fine_tune()方法训练模型。FastAI将自动处理学习率选择等事项。

评估和解释结果: 使用FastAI的内置解释工具分析模型的性能，并在需要时进行改进。

进行预测: 一旦对模型的性能满意，使用predict()方法在新数据上进行预测。