FastAI-1-0-6学习第一节:框架特性与前言准备

1. 为什么学习FastAI ?

1. 它可以快速, 可靠地把最先进的深度学习应用于实际问题;
2. 它的准确性和速度上有着明显的提高, 同时所需的代码大大减少;
3. 它能用模块化-高级API实现最先进的技术和创新;   

2. FastAI检测GPU的运行状态

"本机查看GPU的详细信息: " 
	python -c 'import fastai.utils; fastai.utils.show_install(1)'

3. Fastai的运行性能加速

• Mixed Precision Training

  联合 FP16/FP32训练, 能够提高训练速度和使用更少的GPU内存.

• Faster Image Processing

Pillow Pillow-SIMD libjpeg-turbo.
fastai使用Pillow进行图像处理，您必须重建Pillow才能利用libjpeg-turbo优势.

"检查whether Pillow or Pillow-SIMD is using libjpeg-turbo? "
	python -c "from PIL import features; print(features.check_feature('libjpeg_turbo'))"
	

还有更多可以加速训练的技巧等待挖掘中....

4. 借助第三方服务平台(Colab)使用GPU加速训练模型

Colab: Google账户附带使用的一个开源notebook, 它可以直接在google云端建立笔记本文件, 并将google云盘当做一个硬盘使用,可以直接读取google-driver的数据, 同时可以设置GPU方式训练模型.

本质: Colab就是一个云端PC的终端编辑器, 它有GPU(12G)和硬盘内存(68G), 你既可以将Colab当做一个notebook训练模型, 也可以将Colab当做一个终端, 它可以执行linux大部分终端命令, 仅需要在每个命令前加一个符号'!' 如: !ls

"加载google-driver作为一个硬盘加载进来:"

	from google.colab import drive
	drive.mount('/content/drive')

	# 指定当前的工作文件夹
	import os

	# 此处为google drive中的文件路径,drive为之前指定的工作根目录，要加上
	os.chdir("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/Wast-Smart") 
	!ls

5. 每一个notebook开始时, 请加上以下三行代码, 他们确保你使用的任何编辑器自动加载库,并显示任何表格+图片

%reload_ext autoreload
%autoreload 2
%matplotlib inline

6. 安装Fastai

安装fastai, 请参考: https://github.com/fastai/fastai/blob/master/README.md#installation