本文主要介紹fastai的自帶案例，使用fastai實現cifar資料集分類。

1、匯入模組。

from fastai import *
from fastai.vision import *
from fastai.vision.models.wrn import wrn_22

torch.backends.cudnn.benchmark = True

2、下載CIFAR資料集。

path = untar_data(URLs.CIFAR)
path

3、資料處理。

ds_tfms = ([*rand_pad(4, 32), flip_lr(p=0.5)], [])
data = ImageDataBunch.from_folder(path, valid='test', ds_tfms=ds_tfms, bs=512
                                 ).normalize(cifar_stats)
 

4、對資料進行訓練。

learn = Learner(data, wrn_22(), metrics=accuracy).to_fp16()
learn.fit_one_cycle(30, 3e-3, wd=0.4, div_factor=10, pct_start=0.5)