本記事はfast.aiのwikiのTextページの要約となります。 筆者の理解した範囲内で記載します。 Text モデル、データ、トレーニング fast.aiライブラリのText モジュールは、DatasetをNLP (Natural Language Processing)目的へ最適化するための関数を多数備えています。具体的には： 上のリンクを辿って各モジュールのAPIを参考にしてみて下さい。 早速やってみる： ULMFiTでimdbの感情modelを鍛える 早速fast.ai textモジュールを使ってみましょう。以下の例では名の知れたimdbデータを用いて、感情分類モデルを4ステップで鍛えていきます …

本記事はfast.aiのwikiのAWS Lambda DeploymentでmodelをAWS Lambda でproductionに移行するtutorialの日本語版です。 筆者の理解した範囲内で記載します。 都合上、local developmentは省き、直接productionへdeployする方法を紹介させていただきます。 このガイドは Ama …

本記事はfast.aiのlayersのなかのsimple_cnnの仕組みがどうなっているかを深掘りしたものになっております。 筆者の理解した範囲内で記載します。 なお、こちらのノートブックへ全コードが載っております。（英語） fast.aiのsimple_cnnを理解し、fast.aiフレームワークの知見を高める。 公式ドキュメントはこちらを参照にし …

本記事はfast.aiのwikiのBasic Dataページの要約となります。 筆者の理解した範囲内で記載します。 TrainingのためのDataを準備するための簡易API。 具体的には、Learnerモジュールに用いるData Bunchオブジェクトを用いる。 Data Bunch DataBunch(train_dl:DataLoader, valid_dl:DataLoader, fix_dl:DataLoader=None, test_dl:Optional[DataLoader]=None, device:device=None, dl_tfms:Optional[Collection[Callable]]=None, path:PathOrStr='.', collate_fn:Callable='data_collate', no_check:bool=False) Dataオブジェクトにtrain_dl valid_dl, test_dl(随意)を結びつける。(dlはdataloaderの省略形)

本記事はfast.aiのwikiのCallbacksページの要約となります。 筆者の理解した範囲内で記載します。 概要 公式ドキュメントには、 fastai's training loop is highly extensible, with a rich callback system. とありますが、要は fast.aiのトレーニングループの中において、拡張性の高いcallbackシステムが組み込まれています。 Every callback that is passed to Learner with the callback_fns parameter will be automatically stored as an attribute. 仕組みとしては、Learnerにcallback_fnsとして引き渡された全てのcallbackは自動的に属性として呼び出すことができるようになっているらしい。

本記事はfast.aiのwikiのData Blockページの要約となります。 筆者の理解した範囲内で記載します。 概要 training, validation, testに用いるデータの読み込みを行うためのDataBunchの設定をわずか数行のコードで行うことができる！ 細かく設定できる非常にフレキシブルなAPI 今回は以下の7つの例を用いていきます。 Bin …

These notes are Japanese translations from the notes written by Hiromi Suenaga. Huge thanks to Hiromi who approved me to translate her fantastic notes, and to Jeremy and Rach …