1、インストールアナコンダ

Anacondaはを参照し、オープンソースであるPythonの conda、Pythonと180の以上の科学的なパッケージとその依存関係が含まれているリリース、。ダウンロードする公式サイトhttps://www.anaconda.com/distribution/を、サーバは外国で非常に遅くなりますので、それは清華ミラーから推奨されhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/のダウンロード。

2、インストールVScode

VScodeはVScode構成であることをない、なぜならのアナコンダ、アナコンダとマイクロソフトの協力でインストールする必要があります。

3、インストールPytorch

Pytorchは有名な深い学習の枠組みのFacebookの発表です。Pytorch公式サイトでhttps://pytorch.org/コマンドライン入力ウィンドウ

4、fastai

fastai少ない構築するためのコードと、列車で一般的なタスクを達成するためのAPIインタフェースモデルを使用して簡単に提供し、PyTorchをベース。

fastaiをインストールするには2つの方法があります。

どちらも、condaとピップあるパッケージマネージャ（ツールをアンインストールし、インストールするための自動化ソフトウェア、更新）

Condaインストール

conda install -c fastai fastai

インストールPIP

pip install fastai

5.インストールが成功したことを確認します

fastai.visionのインポートモデルのURL、ImageDataBunch、cnn_learner、untar_data、精度
 インポートトーチ

DEF ：メイン（）
    
    パス = untar_data（URLs.MNIST_SAMPLE）   ＃1 のみ画像3,7を含むのみサブセットMNISTダウンロードデータセットダウンロードして解凍（untarしの原因と命名）（rootユーザーであれば）/root/.fastai/data/mnist_sampleし、付属のトレーニングデータ、テストデータになる、CSVファイルのラベルが含まれ 
    たデータ= ImageDataBunch.from_folder（パス）   ＃を使用ImageDataBunchフォルダを読んで、オブジェクトがImageDataBunch返し 
    学び= cnn_learner（データ、models.resnet18、メトリック=精度）   ＃をモデル事前に訓練を受けたresnet18の使用、CNNモデルを構築 
    learn.fitを（1）  ＃のトレーニングAN 

IF  __name__ == ' __main__ '：
    メイン（）

出力結果：

アナコンダ+のvscode + pytorch環境を構築します