Fastai 的核心组成

1. Fastai 库

Fastai 库基于 PyTorch 框架，旨在让深度学习变得更易上手。它提供了高级 API，屏蔽了深度学习中的诸多复杂性，使用户能专注于应用任务而非编程细节。这种抽象通过分层 API 设计实现，既有高层也有底层组件，适用于各种深度学习任务。该库的功能涵盖视觉、文本处理、表格数据以及协同过滤等领域。

Fastai v2 是一次全面重写，提升了速度、灵活性和易用性。它基于 fastcore 和 fastgpu 等基础库，这些库支持 Fastai 的高级组件，也适合广大程序员和数据科学家使用。

2. 分层 API

Fastai 的分层 API 针对不同用户——从新手到资深研究者——进行了结构化设计。高级 API 提供现成的函数，用于训练视觉、文本、表格和协同过滤等领域的模型，并内置合理默认值，简化建模流程。中级 API 提供深度学习和数据处理的核心方法，低级 API 则为定制模型开发提供优化的底层工具。

分层架构的关键在于，通过解耦抽象，表达了诸多深度学习与数据处理技术的共性，这得益于 Python 的动态性和 PyTorch 的灵活性，实现了易用性、灵活性与性能的平衡。

3. Coders 实用深度学习课程

Fastai 提供了免费的大型开放在线课程（MOOC）“Coders 实用深度学习”。该课程只需 Python 基础，无需其他先修知识，强调动手实践，涵盖图像分类、自然语言处理、生成对抗网络（GAN）等主题，聚焦实际应用。配套书籍《Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch》深入讲解了人工智能应用，无需博士学位即可学习。

Fastai 的主要特性

1. 高级 API

Fastai 的高级 API 将架构、数据和优化整合为一体，简化了深度学习模型的训练。它能自动选择合适的损失函数与优化算法，减少用户出错概率，非常适合初学者或只想应用现有深度学习方法的用户。

2. 迁移学习

Fastai 的一大亮点是对迁移学习的支持，能借助预训练网络快速高效地训练模型。Fastai 通过批归一化、层冻结、判别学习率等技术优化了迁移学习过程，加速模型学习，并提升在不同任务下的表现。

3. 数据块 API

数据块 API 是一个灵活的数据处理流水线系统，允许用户模块化地指定数据源、变换与加载机制。此 API 有助于管理复杂数据集，确保数据为模型训练做好充分准备，并在不同领域之间实现流程一致性，便于将深度学习技术应用于多种数据类型。

4. 双向回调系统

Fastai 创新性地引入了双向回调系统，允许在训练循环任意环节动态调整数据、模型或优化器。该系统极大增强了模型训练的灵活性与可定制性，让创新方法的实现变得简单高效。

5. 开源与社区驱动

Fastai 是托管于 GitHub 上的开源项目，采用 Apache License 2.0 许可。它拥有活跃的开发者与研究者社区，持续推动库的进步与完善。开源特性保证了用户能接触到前沿技术，并可参与社区共建。此外，Fastai 社区还为全球用户提供了协作学习与支持。

应用场景与案例

视觉

Fastai 通过极简代码快速开发计算机视觉模型。例如，仅需几行代码即可在 Oxford IIT Pets 数据集上微调 ImageNet 模型，获得高准确率。与 PyTorch 的集成让用户轻松使用最先进的架构与技术。

文本

Fastai 配备了 NLP 工具，支持情感分析、文本分类、语言建模等任务。与 PyTorch 集成后，能够利用现代 NLP 架构，开发出能理解和生成自然语言的强大模型。

表格数据

Fastai 提供了处理表格数据的组件，支持回归与分类等任务。其数据块 API 对表格数据的转换与加载尤其方便，确保数据高效、准确地用于模型训练。这对于商业分析、医疗健康、金融等表格数据丰富的领域尤为重要。

协同过滤

Fastai 在协同过滤领域同样表现出色，提供了构建推荐系统的工具。其高级 API 简化了协同过滤模型的创建与评估，使个性化推荐系统开发变得轻松，能基于用户兴趣和行为实现精准推荐。

部署

Fastai 支持将训练好的模型部署到生产环境，让开发者能无缝集成 AI 能力。实用导向的设计从一开始就考虑到部署需求，助力高效、可扩展的真实世界应用。

Fastai 在科研论文中的应用

Fastai 是为实践者设计的深度学习库，帮助用户在标准深度学习领域快速取得前沿成果，同时也为研究者提供低级组件以开发新方法，实现易用性、灵活性与高性能的兼得。这一双重能力源于精心设计的架构，充分利用了 Python 的动态性与 PyTorch 的灵活性。该库创新性地引入了 Python 类型分发系统、GPU 优化视觉库、简化现代优化算法的优化器，以及新颖的双向回调系统等特性。Fastai 已成功应用于深度学习课程开发，并被广泛用于科研、工业和教学。更多详情可参阅 arXiv 论文。

• 农业案例：
  在农业领域，Fastai 被用于构建植物病害识别分类模型，利用苹果叶片图像数据集。通过使用 Fastai 框架的预训练 ResNet34 模型，该研究取得了 93.765% 的分类准确率，显示了 Fastai 在实际应用中节省训练时间并提升模型性能的能力。详情见 arXiv 论文。

• 模型压缩案例：
  此外，Fastai 的回调系统也被用于如 FasterAI 等其他库，专注于神经网络压缩技术（如稀疏化与剪枝）。这显示了 Fastai 的多样性和与其他工具的高效集成能力。实现细节见 FasterAI 论文 arXiv。

使用示例

安装

要开始使用 fastai，可以通过 conda 或 pip 轻松安装。方法如下：

• Conda（推荐用于 Linux 或 Windows）：
  conda install -c fastai fastai
• Pip（跨平台可用）：
  pip install fastai
• Google Colab：
  利用 Google Colab 直接使用 fastai，无需本地安装，且支持 GPU 加速计算。

此外，用户可查阅 fastai 官方文档及社区论坛，获取常见安装问题的解决方案或特定环境的配置方法。与 Jupyter 笔记本和 Google Colab 的集成，进一步提升了 fastai 的交互性和易用性。

高级 API

fastai 的高级 API 注重易用性和快速开发。它极大地简化了流程，让用户用少量代码即可专注于模型的构建与训练，尤其适合快速原型开发和想法迭代，无需关心 PyTorch 底层细节。

高级 API 使用示例

1. 图像分类

from fastai.vision.all import * 
path = untar_data(URLs.PETS) 
dls = ImageDataLoaders.from_name_re(
    path=path, 
    fnames=get_image_files(path/"images"),
    pat=r'/([^/]+)_\d+.jpg$', 
    item_tfms=RandomResizedCrop(450, min_scale=0.75), 
    batch_tfms=[*aug_transforms(size=224, max_warp=0.), Normalize.from_stats(*imagenet_stats)]
)
learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=error_rate)
learn.fit_one_cycle(4)

此例展示了如何用 fastai 的高级 API 在 Oxford IIT Pets 数据集上搭建并训练图像分类器。

2. 文本情感分析

from fastai.text.all import *
path = untar_data(URLs.IMDB)
dls = TextDataLoaders.from_folder(path, valid='test')
learn = text_classifier_learner(dls, AWD_LSTM, drop_mult=0.5, metrics=accuracy)
learn.fine_tune(1)

在这里，fastai 用于在 IMDB 数据集上构建情感分析模型。

3. 表格数据

from fastai.tabular.all import *
path = untar_data(URLs.ADULT_SAMPLE)
dls = TabularDataLoaders.from_csv(
    path/'adult.csv', path=path, y_names="salary",
    cat_names=['workclass', 'education', 'marital-status', 'occupation', 'relationship', 'race'],
    cont_names=['age', 'fnlwgt', 'education-num'],
    procs=[Categorify, FillMissing, Normalize]
)
learn = tabular_learner(dls, metrics=accuracy)
learn.fit_one_cycle(3)

该示例演示了如何用 fastai 处理表格数据（如 Adult 数据集）。

中级 API

fastai 的中级 API 相比高级 API 拥有更多自定义空间，用户可在无需操作底层细节的情况下灵活调整训练流程，兼顾易用性与灵活性，适合需要更多模型控制权的用户。

中级 API 组件

• Learner：核心组件，封装了模型、数据和训练循环，可自定义架构、优化器和评价指标。
• Callbacks：允许通过函数扩展训练循环，如保存模型检查点、调整学习率或记录指标等行为。

示例用法

learn = cnn_learner(dls, resnet18, metrics=accuracy, cbs=[SaveModelCallback(monitor='accuracy')])
learn.fine_tune(2)

此例通过回调在训练期间保存最佳准确率模型，展现了中级 API 的灵活性。

低级 API

对于需要完全控制模型的进阶用户和研究者，fastai 的低级 API 提供了底层 PyTorch 功能与高效基础操作的访问权限。适合设计新架构或自定义训练流程，推动深度学习创新。

低级 API 特性

• Pipeline 和 Transforms：可自定义的数据处理流水线，满足特定需求。
• 面向对象的 Tensor：对 PyTorch tensor 的增强，便于更直观的数据操作。
• 优化操作：利用 PyTorch 优势实现高效 tensor 运算。

示例用法

from fastai.data.all import *
pipe = Pipeline([PILImage.create, Resize(128), ToTensor])
img = pipe('path/to/image.jpg')

该代码演示了如何用 fastai 低级 API 创建自定义数据处理流水线，对图像应用一系列变换。

Fastai 实践案例：发表论文示例

1. Fastai：深度学习分层 API
   作者：Jeremy Howard, Sylvain Gugger
   Fastai 是一个致力于快速原型开发和深度学习模型部署的库。它通过为标准深度学习任务提供高级组件，同时让研究者能深入底层实现自定义方案。论文详细介绍了库的架构，如何利用 Python 的动态性和 PyTorch 的灵活性，实现深度学习任务的解耦抽象。Fastai 的创新包括类型分发系统、GPU 优化视觉库、新型优化器设计以及双向回调系统等。其易用性和高性能使其在科研、工业和教育领域广受欢迎。阅读原文

2. 人体生物分子图谱计划（HuBMAP）中的微血管分割
   作者：Youssef Sultan, Yongqiang Wang, James Scanlon, Lisa D’lima
   本研究在 HuBMAP 项目中利用 Fastai 进行图像分割，关注人体肾脏微血管结构。方法以 Fastai U-Net 模型为起点，探索了多种架构和深度模型以提升分割精度，突显了 Fastai 在医学影像中的基础工具作用，并对先进分割技术及其基线模型做了比较。阅读原文

3. Egglog Python：Python 化的 E-graphs 库
   作者：Saul Shanabrook
   虽然不是直接关于 Fastai，该论文介绍了 egglog 库的 Python 绑定，强调了 e-graph 技术与 Python 的集成。这与 Fastai 利用 Python 优势推动机器学习和科学计算创新的理念一致，展示了 Python 化 API 如何促进跨领域协作与创新，有望成为 Fastai 多样性的补充。[阅读原文](https://arxiv.org/abs/2404