如果你正在學習深度學習，也許你已經知道 fastai 這個詞。這是乙個深度學習社群，由jeremy howard發起，此公是麥肯錫諮詢公司的第一位資料科學家，同時也是kaggle的聯合發起人。同時，fastai也是乙個基於pytorch的封裝包，有點兒類似深度學習領域的sklearn，提供了很多神經網路的封裝，並且包含了一套非常不錯的預設超引數。
如果你第一次聽說fastai，非常推薦你去他們的官網看看，把環境搭建好，然後學起來吧。這裡先給出**，但是還是希望你先看完下面的內容再過去。
那麼，為什麼這麼多人學習fastai的課程呢？根據我自己的學習體驗，大致有以下這麼幾點：
這個課程採用自頂向下的方法。上手直接帶你調包，先搭建出乙個非常優秀的分類器，讓你直接體會到resnet是怎麼使用的。然後在part 2課程中才會談到一些黑盒內的東西。
這個課程有非常活躍的社群，你可以在裡面盡情提問，閱讀別人發起的問答。總之，你遇到的問題一般都有同道中人幫你解答，有時候jeremy自己也會回覆。
這套系列課程有深度學習、機器學習、nlp、線性代數。後續肯定還會有課程上線。所有課程都免費。
當然，這套課程也不是沒有缺點的，根據我自己的學習體驗，大致也有以下這麼幾點：
混亂。這是我第一次訪問fastai官網的感受。各個課程都有多個版本，而且社群論壇裡的帖子驚人的多，給人的感覺就是混亂。
環境搭建不容易，經常出現：你按照指引，吭哧吭哧弄好環境，開啟jupyter notebook執行匯入fastai這個包作驗證時，彈出找不到這個包。非常令人沮喪，導致後面的課程無法進行。
fastai這個框架封裝的太狠了，基本沒給使用者留什麼自主性。
但是，在學習一段時間後，我針對上面三個缺點逐一答對：
linux上搭建fastai相對要容易一些，但是linux自有其他不合適使用的問題。比如筆者這樣，自己組裝了乙個主機，買的rtx 2070 super顯示卡的使用者，肯定是不會去使用雲伺服器（太貴啦），但是又不可能直接安裝linux系統，那樣日常沒法使用。在windows上安裝fastai則成為「剛需」，這篇隨筆要記錄的就是這個事情。
因為是自頂向下的學習路線，決定了這套課程不會講得太深入，用的工具也必須要開箱即用的。筆者自己也曾想自底向上去學習機器學習、深度學習。但是筆者不是科班方面的博士，只是乙個資料工程師，學習的目的是快速掌握資料探勘中用到的技術。如果一直在打基礎，結局只能是學而不用則惘。所以，學習完fastai的所有課程之後，才是我們自己真正開始研究底層原理的正確時機。
介紹性的談話就到這裡打住，更多的資訊請大家去fastai的論壇裡面盡情閱讀，位址是
下面開始介紹如何在 win10 系統上搭建環境，win7系統應該相差無幾。
獲取超級管理員許可權（具體操作請自行谷歌）
安裝 anaconda（具體操作請自行谷歌）
安裝 cmder（具體操作請自行谷歌）
開啟cmder，切換到你想放置fastai的目錄，執行下列命令：
將它解壓到 courses\dl1\目錄下
如果在跑模型過程中遇到 cudnn_status_execution_failed 問題，檢查下是否cuda版本和顯示卡不適配。例如筆者的顯示卡是rtx 2070，使用的cuda版本必須是10.0以上。同時注意，cudnn101 需要python版本在3.7以上，而python3.7是不包含ssl模組的，這就會導致你圍繞python3.7搭建好pytorch環境後，嘗試開啟jupyter notebook時會報錯： import _ssl dll error。需要手動安裝ssl包，命令是conda install openssl，成功安裝後關閉命令列工具後重新開啟，就可以正常使用jupyter notebook了。
如果跑模型過程中提示顯示卡記憶體不夠分配了，可以把每個batch的規模調小一點，用時間換取空間。
祝大家學習順利，今天是2023年1月1日，新的10年開始了，祝無怨無悔。
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