如何使用 fast.ai
設置一個支持 GPU 的環境: 使用 Google Colab 等雲平台或設置具有 NVIDIA GPU 的本地環境。Fast.ai 推薦初學者使用 Google Colab，因為它是免費且易於使用的。
安裝 fastai 庫: 如果使用 Colab，運行：!pip install fastai。對於本地安裝，使用 conda 或 pip 安裝 fastai 及其依賴項。
導入必要的模塊: 在筆記本或腳本開始時，導入 fastai 模塊：from fastai.vision.all import *
加載和準備您的數據: 使用 fastai 的 DataBlock API 輕鬆加載和準備您的數據集進行訓練。
創建一個學習器: 使用 fastai 的 cnn_learner 或 unet_learner 創建一個具有預訓練權重的模型。
訓練模型: 使用 fit 或 fit_one_cycle 方法在準備好的數據上訓練您的模型。
評估和微調: 使用 fastai 的解釋工具評估模型性能並根據需要進行微調。
進行預測: 使用訓練好的模型對新數據進行預測。
fast.ai 常見問題
fast.ai 是一個非營利研究團體，專注於使深度學習更加普及。他們提供免費的在線課程、深度學習庫，並進行研究以普及 AI。
fast.ai 每月流量趨勢
fast.ai 的流量下降了 14.0%，降至 417K 次訪問。由於 fast.ai 在 2025 年 4 月沒有特定的更新或活動，這種下降可能歸因於更廣泛的市場動態，包括 Google 等主要參與者的重大 AI 發展和更新。
查看歷史流量
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