详细介绍
Fastai 是一个基于 PyTorch 的深度学习库，旨在简化深度学习模型的训练和部署过程。它由 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 等人开发，旨在让深度学习技术更加易于使用，特别是对于那些没有深厚机器学习背景的用户。Fastai 提供了高级 API 和预训练模型，使得用户能够快速构建和训练深度学习模型，同时它也支持底层 PyTorch 的灵活性，允许用户进行更复杂的自定义操作。
主要功能
- 高级 API：Fastai 提供了简单易用的高级 API，使得用户能够快速构建和训练深度学习模型。
- 预训练模型：Fastai 提供了多种预训练模型，用户可以直接使用这些模型进行迁移学习。
- 数据增强：Fastai 内置了多种数据增强技术，帮助用户提高模型的泛化能力。
- 学习率查找器：Fastai 提供了学习率查找器，帮助用户找到最佳的学习率。
- 模型解释工具：Fastai 提供了多种模型解释工具，帮助用户理解模型的预测结果。
- 分布式训练：Fastai 支持分布式训练，使得用户能够在多 GPU 或多节点环境下进行训练。