本文经AI新媒体量子比特（公众号ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处。Fast.ai，最受欢迎的MOOC课程和深度学习框架之一。依靠代码而不是数学，让很多使用Fast.ai的初学者在各种Kaggle比赛中称霸。昨天，最新的Fast.ai2.0版本上线。新版本全面重置Fast.aiV1，构建全新的深度学习框架。更轻、更灵活、更易于使用。而且，对中国用户最友好的是所有课程视频都有简体中文字幕。2.0更新了哪些课程？新推出的Fast.ai2.0是测试版。目前的公开课分为两部分：深度学习任务速成课和更详细全面的深度学习基础课。其中速成课有7课，分别是：图像分类SGD简介多标签NLP反向传播：神经网络CNNGAN从零开始如果你已经有一定的基础，可以直接开始第二部分课程DeepLearningBasics.这部分包含7课，从深度神经网络的基本结构开始，包括神经网络的训练过程、模型的内部结构、数据块的API等。在Fast.ai官网上，每节课的页面，左边有视频回放，右边有本节大纲，还有其他网友的详细学习笔记链接。此外，还有各种丰富的扩展资料。可以说团队非常努力。但是，如果你没有任何机器学习的基础知识，那么要注意一件事：V1中机器学习的介绍在V2版本中已经被去掉了，需要这些课程的用户只能出门左转使用V1。但团队承诺V1仍会更新维护。除了提供免费课程外，Fast.ai是一个高度简化和集成的深度学习框架，为初学者提供易于使用的深度学习任务工具，例如CV分割工具。安装最新的Fast.ai也很简单，只需要一行代码：pipinstallfastai如果你使用的是conda，那么使用这个命令安装：condainstall-cfastai-cpytorchfastai如果你想进一步修改和开发自己的Fast.ai，您需要安装编辑版本：gitclone--recurse-submoduleshttps://github.com/fastai/fastaipipinstall-e"fastai[dev]"当然，所有安装都需要预先安装最新版本的Python和PyTorch安装在电脑上。最后还有一个完全不需要安装的方法，GoogleColab，加载后记得选择GPU模式运行。V2特点：三个核心库本次Fast.ai更新，核心功能是三个库：fastcore、fastscript和fastgpu。其中，fastcore利用了Python的灵活性，并加入了其他语言的一些优秀特性。例如，来自Julia的多重调度，来自Ruby的mixin，以及来自Haskell的柯里化和绑定。它还为Python添加了一些“缺失的特性”，并清理了Python标准库中一些不太好的部分，例如简化并行处理。fastscriptfastscript专为快速脚本设计而设计。在Python中，可以使用内置的argparse但它很复杂，尤其是当你想支持命令行参数、提供帮助和其他细节时。Fastscript是一个完整的、随时可用的命令行应用程序。运行调用也很简单：fromfastscriptimport*@call_parsedefmain(msg:Param(“Themessage”,str),upper:Param(“Converttouppercase?”,bool_arg)=False):print(msg.upper()ifupperelsemsg)即可运行后得到：$pythonexamples/test_fastscript.pyusage:test_fastscript.py[-h][--upperUPPER]msgtest_fastscript.py:error:需要以下参数：msgfastgpufastgpu库只提供一个命令fastgpu_poll可以轮询一个目录到检查是否有要运行的脚本，然后在第一个可用的GPU上运行它们。如果没有GPU可用，fastgpu进入等待状态。如果有多个GPU可用，多个脚本将并行运行，每个GPU一个。这是使用所有GPU运行模型简化测试的最简单方法，无需并行处理成本，也无需人工干预。Fast.ai新书同步上线。除了刚刚介绍的三个核心库，Fast.ai2.0还有很多使用技巧。开发组推荐使用Fast.ai2.0的配套书籍《程序员实用深度学习教程》来学习。现在亚马逊可以买到实体书了，JupyterNotebook也可以免费阅读。0基础初学者，所有资源免费，中文字幕，官方详细注释，GoogleColab免费使用。拥有如此优质的学习资源，你还在犹豫什么？传送门课程介绍https://www.fast.ai/2020/08/21/fastai2-launch/教学视频https://course19.fast.ai/index.html亚马逊链接https://www.amazon.com/深度学习编码器-fastai-PyTorch/dp/1492045527
