问题标签 [fast-ai]

使用后，get_preds我得到一个张量列表。就像是：

我的班级是[0,1]。我应该如何将这些张量转换为相应的（最有可能的）类？请在下面查看我目前的方法

我疯狂地搜索文档，但可能是错误的术语？从概率到类预测的一般方法是什么？

我正在尝试在 AWS EC2 实例上使用 fastai 启动一个 Web 应用程序，但在检查点和当前模型之间出现大小不匹配错误。

但是，这个网络应用程序在我的本地机器上使用相同的文件运行良好，我已经在本地测试了几天，它仍然没有遇到这个问题。

有什么建议吗？我认为这与软件包版本有关，但到目前为止我还没有得到任何结果。

我正在使用 pydrive 读取文件：

并获取文件列表：

我想读文件

wiki_2000_rows.csv

并将其内容放入数据框中，但找不到如何操作。可以做到吗？如何读取文件的内容？

我正在使用 fast-ai 库来训练 IMDB 评论数据集的样本。我的目标是实现情感分析，我只想从一个小数据集开始（这个包含 1000 条 IMDB 评论）。我已经使用本教程在 VM 中训练了模型。

我保存了模型，然后保存了编码器，然后data_lm保存了分类器学习器。然后，我从 VM 中获取这 4 个文件并将它们放入我的机器中，并希望使用这些预训练模型来对情绪进行分类。data_clasft_encsentiment_model

这就是我所做的：

之后，我想使用该模型来预测句子的情绪。执行此代码时，我遇到了以下错误：

Traceback 是：

所以加载编码器时会出现错误。但是，我也尝试删除该load_encoder行，但下一行发生了同样的错误learn.load('sentiment_model')。

我搜索了fast-ai论坛，发现其他人也有这个问题，但没有找到解决方案。在这篇文章中，用户说这可能与不同的预处理有关，尽管我不明白为什么会发生这种情况。

有谁知道我做错了什么？

我有一个存储在本地磁盘上的图像数据集，我将其命名为：

我正在使用以下代码从 fastai.vision 库中调用 ImageDataBunch 的一个实例：

但由于某种原因，我收到了一个错误

我使用了多个不同的数据集并且遇到了同样的问题

我一直在尝试将 fastai 与自定义火炬模型一起使用。我的代码如下：

然后我将这些转换为火炬张量，

为 fastai DataBunch 包装器创建 TensorDataSets，

这是我的自定义手电筒模型：

毕竟，我运行了 lr_find 方法的学习。我得到这个错误：

我研究过 DataLoader 但找不到任何有用的东西。

是否有任何等效/替代库与 tensorfow 中的 fastai 相同，以便更轻松地训练和调试深度学习模型，包括分析 Tensorflow 中训练模型的结果。Fastai 建立在 pytorch 之上，在 tensorflow 中寻找类似的。

我正在尝试使用预训练模型运行一个简单的预测，但它一直在消耗内存。

[环境]

1. docker：docker Ubuntu18.04，python3.6容器
2. pytorch： https ://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
3. 快泰：1.0.46

这是python代码：

我无法在我的 mac 或 linux 机器上重现内存泄漏，所以我认为这是与 docker 相关的问题，可能是 docker 或其他一些缺少的库。任何想法？

我已经如上所述训练了 fastai 模型。我可以得到如下预测

但相反，我想要模型的倒数第二层嵌入learn（这种做法在 CNN 模型中很常见）。你能帮我怎么做吗？

使用 Fast AI 的 datepart 函数，索引到星期几的映射是什么？文档中没有解释。

代码：

https://docs.fast.ai/tabular.transform.html#add_datepart