fastai 10框架宣告敢与Keras试比高

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PyTorch 1.0来了~

在本日的F8（Facebook开拓者大会）上，深度学习框架PyTorch 1.0 rc1版准期发布。
然而在外洋的论坛上，另一个开源库的关注度不遑多让。

它便是fastai 1.0。

大略来说，fastai只要一个API，就包含了所有常见的深度学习运用。
堪称实用版的“要你命3000”。
而且许多性能指标，已经超越了Keras。

比如，5行代码完成Keras用31行才能办理的事情。
同时，偏差表现也更好。
难怪在Hacker News上，fastai的关注度比PyTorch 1.0还高……

而且fastai基于PyTorch 1.0框架，也被Facebook官方重点宣扬。
这两个全新的框架同时下载合营利用，疗效更佳。

这个悠长假期，你不试试么？

fastai的出品方是fast.ai，机构规模不大，但由于供应大量免费机器学习课程，而名声在外。
还有，fast.ai也是美国军方的互助伙伴，研究如何加速人工智能技能的发展。

只要一个API

据创始人Jeremy Howard先容，fastai只要一个API，就包含了险些所有常见的深度学习运用。

用从前的库，都须要给不同的运用调取相应的API，fastai是第一个用单个API就能支持各种运用的库。

这样一来，用户就不须要记得五花八门的API调用方法了。
用fastai搭建过视觉模型之后，可以用同一个的API再去搭建自然措辞处理模型了。

在1.0发布之前，fastai最初的版本在9月上线，一波早期用户已经先行探索过这个年幼的库，并有多位大佬表示好用：

这是Kaggle资深玩家Miguel Pérez Michaus，用fastai做的风格迁移成果。

作为一个“没有正式打算机背景”的程序猿，他绝不惜惜自己对fastai灵巧性的赞颂：连我都能用。

GitHub的机器学习科学家Hamel Husain也用这个库，做了一个GitHub语义代码的搜索工具，还是半路从TensorFlow Hub换成fastai的。
现在，搜索工具已经上线了：

https://experiments.github.com/semantic-code-search

还有，OpenAI小姐姐Christine Payne，最近做的一个项目叫Clara，是用神经网络天生音乐的AI。
小姐姐说，如果没有fastai的话，速率就得不到保障了。

听一下Clara的作品，很美：

更多音乐：

http://christinemcleavey.com/clara-a-neural-net-music-generator/

5行代码就够了

Howard说，团队做过的研究，都嵌在这个框架里了。
以是，大家可以充分享受这些成果。

他用猫狗识别的来举栗，那是迁移学习的经典案例，也是fast.ai的课程里最受欢迎的章节之一。

在新的库出身之前，这样的问题大多是在TensorFlow上面用Keras办理的。
如今，Keras依然是fast.ai团队仰慕的工具。

以是，团队也想在猫狗大战里感想熏染一下，自家的框架和Keras比拟起来，竞争力究竟如何。

这5行代码，便是在fastai框架里做ResNet50的two-stage微调，须要的全部操作了。

而同样的任务，Keras要用31行才能完成。

除了代码行数，fastai在两个阶段的偏差也比Keras更小。

虽然成绩表十分骄人，Howard依然三番五次地表示，Keras始终是大神，全体团队都是Keras的粉丝。

先去用用看？

现在，fastai框架已经在GitHub上线了。
下载请至：

https://github.com/fastai/fastai

也可以在谷歌云平台上用啊。
先打开这个页面：

https://cloud.google.com/deep-learning-vm/docs/images

然后，给你的示例安装配置，再把fastai支配在PyTorch 1.0上。
有了。

如果要在GPU驱动的Jupyter Notebook上运行fastai，也没问题：

https://salamander.ai/

除此之外，还有一个好。
不久就会支持AWS了，可以期待一下。

接下来，说说也是最新发布的PyTorch 1.0。

去年1月，PyTorch首次发布，目前下载已经超过100万次。
今年五月，Facebook副总裁贾扬清和CTO Mike Schroepfer透露，PyTorch 1.0即将推出。
当时，Caffe2代码还并入了PyTorch。

PyTorch 1.0 rc1版传送门：

https://github.com/pytorch/pytorch/releases

Facebook在官方博客中，还对PyTorch 1.0 rc1版进行了详细的先容。

新框架有了一个全新的稠浊模式前端，支持tracing和scripting模型，从eager模式进入graph模式，从而弥合研发与生产支配之间的差距；一个经由改进的torch.distributed库，能让Python和C++环境中的演习更快。

以及这个版本正式领悟了PyTorch框架的灵巧性与Caffe2的生产力。
贾扬清此前给的总结便是：Caffe2 + PyTorch = PyTorch 1.0。

三大新功能

torch.jit

JIT是一组编译工具，用于弥合PyTorch研究和生产之前的差距。
个中包含一种名为Torch Script的措辞（仍旧利用Python编写），还有两种方法可以使现有的代码与JIT兼容。

Torch Script代码可以积极优化，并且在序列化之后可以在新的C++ API中利用，这就完备不依赖Python了。

c10d库

torch.distributed软件包以及torch.nn.parallel.DistributedDataParallel模块，由新的c10d库供应支持。
紧张亮点包括：

C++前端API

这个前端API被明确标记为还不稳定（Unstable）。
官方估量将在未来一两个月稳定下来，同时不用除发生个中某些部分发生重大变革。

这个C++前端是一个纯C++接口后端是PyTorch，与此前的Python前后端体系构造一样。
这个API只在实现高性能、低延迟和裸机C++运用程序的研究。

以下是两种措辞前真个大略比较。

其他

生态系统

Google云、亚马逊AWS、微软Azure Machine Learning等国外的盛行云做事，现在与PyTorch更加兼容。

Arm、Nvidia、高通、英特尔、IBM等厂商的，也增加了对PyTorch 1.0的支持。
确保PyTorch可以在数据中央、边缘硬件平分歧领域得到运用。

根据官方，目前Google和Facebook正在互助，为PyTorch用户构建TPU。
Google云的Deep Learning VM做事，也将供应PyTorch 1.0映像。

教诲培训

Facebook透露正与Udacity互助，为开拓者供应免费的深度学习入门课程，这些课程都基于PyTorch。
此外，Facebook还将资助300名开拓者，完成Udacity的中级课程，这些课程也已经改为基于PyTorch 1.0。

当然，fast.ai的新课程和深度学习库，也是PyTorch在教诲领域的互助成果。

— 完 —

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