FastAi 使い方

FastAIをインストール: pipまたはcondaを使用してFastAIをインストールします。pipの場合、'pip install fastai'を実行します。condaの場合、最初にPyTorchをインストールし、次に'conda install -c fastai fastai'を実行します。

必要なモジュールをインポート: PythonスクリプトまたはJupyterノートブックで必要なFastAIモジュールをインポートします。通常、コンピュータビジョンタスクには'from fastai.vision.all import *'を使用します。

データを準備: FastAIが理解できる構造でデータセットを整理します。画像分類の場合、画像をそのカテゴリ名のフォルダに配置します。

DataBlockを作成: FastAIのDataBlock APIを使用して、データのロードと前処理を定義します。入力とラベルのタイプ、および変換を指定します。

Learnerを作成: データ、選択したモデルアーキテクチャ、および最適化方法を組み合わせたLearnerオブジェクトを初期化します。

モデルをトレーニング: Learnerのfit()またはfine_tune()メソッドを使用してモデルをトレーニングします。FastAIは学習率の選択などを自動的に処理します。

評価と結果の解釈: FastAIの組み込み解釈ツールを使用してモデルのパフォーマンスを分析し、必要に応じて改善を行います。

予測を行う: モデルのパフォーマンスに満足したら、predict()メソッドを使用して新しいデータに対して予測を行います。