開発者向け: PyTorchの拡張ライブラリfastai

Python fastai ライブラリ完全ガイド

Python の fastai は、PyTorch をベースに「実装が簡単な機械学習ライブラリ」を目指して開発された高機能ラッパーです。

1. fastai の概要

• PyTorch の拡張ライブラリ
• データの前処理、モデルの構築、訓練、検証をシンプルなAPIで実現
• ディープラーニングや読学なしでプロトタイプを作成

インストール

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pip install fastai

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2. 使用例 (10個)

(1) データセットのロード

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from fastai.vision.all import *
path = untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE)
dls = ImageDataLoaders.from_folder(path)

(2) モデルの作成

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learn = cnn_learner(dls, resnet18, metrics=accuracy)

(3) モデルの訓練

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learn.fine_tune(1)

(4) 予測

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img = PILImage.create(path/'valid'/'3'/'12.png')
pred_class, pred_idx, outputs = learn.predict(img)

(5) confusion matrix

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interp = ClassificationInterpretation.from_learner(learn)
interp.plot_confusion_matrix()

(6) 低精度な例を表示

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interp.plot_top_losses(5, nrows=1)

(7) モデルの保存

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learn.export('model.pkl')

(8) モデルの読み込み

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learn_inf = load_learner('model.pkl')

(9) 別のデータセットを使用

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path = untar_data(URLs.PETS)

(10) 別のモデルを使用

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learn2 = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy)

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3. fastai の主要機能

機能	説明
cnn_learner	ResNet などのCNNモデルを構築
DataBlock	カスタムデータパイプライン構築
ImageDataLoaders	画像データの読み込み
load_learner	モデルの再利用
interpretation	コンフュージョンマトリックス描画

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まとめ

fastai は PyTorch の力を引き出しながら、解析コードを楽にする元となるライブラリです。モデル開発の第一歩に最適なツールです 🚀