Я совершенно уверена, что для решения любой проблемы сначала ее необходимо диагностировать и что мы до сих пор находимся именно на этой стадии.
После прочтения раздела книги мы рекомендуем закрывать ее и прорабатывать именно пустые блокноты, чтобы проверить, удастся ли вам выяснить, что покажет каждая ячейка, прежде чем вы ее выполните. Также старайтесь вспомнить, что тот или иной код демонстрирует.
К концу книги вы поймете практически весь код, лежащий внутри fastai (и большую часть PyTorch тоже), потому что в каждой главе мы будем уходить все глубже и глубже, показывая вам, что именно происходит при построении и обучении моделей. Это означает, что вы освоите наиболее важные практики, используемые в современном глубоком обучении. При этом вы узнаете не только о способах их использования, но и о принципах их работы
будет рассказываться о низкоуровневых принципах, будем использовать низкоуровневый PyTorch или даже чистый код на Python.
Мы сосредоточимся на коде, который максимально отчетливо выражает необходимые для освоения принципы. При объяснении высокоуровневых принципов мы будем использовать высокоуровневый код fastai. Там же, где
По-настоящему же важным является изучение основ глубокого обучения и его техник
fastai же — это наиболее популярная библиотека для добавления этой высокоуровневой функциональности поверх PyTorch
PyTorch лучше всего работает как базовая библиотека низкого уровня, предоставляющая основные операции для высокоуровневой функциональности