fastai1 类调用关系图，使用pyreverse和graphviz实现

非官方的PyTorch实现 Kevin Clark的。 Minh-Thang Luong。 Quoc V. Le。 克里斯托弗·曼宁 复制结果 我从头开始对ELECTRA-small进行了预培训，并已在GLUE上成功复制了论文的结果。 模型 可乐 SST MRPC STS QQP MNLI 秦皇岛 RTE 平均的平均值 电子小OWT 56.8 88.3 87.4 86.8 88.3 78.9 87.9 68.5 80.36 ELECTRA-Small-OWT（我） 58.72 88.03 86.04 86.16 88.63 80.4 87.45

fastai 2019 part1 & part2 中文笔记 lesson1~lesson12，没有Swift部分。全中文笔记，含有PDF版本，有md版本。

快速AI Colab笔记本测试Fastbook的代码

///// 快书 这些笔记本介绍了深度学习， 和 。 fastai是用于深度学习的分层API； 有关更多信息，请参见。 此回购协议中的所有内容均受版权保护，由Jeremy Howard和Sylvain Gugger于2020年开始。 这些笔记本用于 ，构成了 的基础，目前可以购买。 它没有与该草案相同的GPL限制。 GPL v3许可证涵盖了笔记本和python .py文件中的代码； 有关详细信息，请参见LICENSE文件。 其余部分（包括笔记本和其他散文中的所有降价单元）均未经许可可用于任何重新分发或更改格式或媒介的行为，除了复制笔记本或为您自己的私人使用而分叉此存储库外。 禁止用于商业

fastai 2019 lesson1~lesson12中文笔记 pdf, lesson12只有前半部分，没有NLP的内容

fastai2020 Jeremy lesson1 字幕中文笔记

在fastai第一课用到的模型和数据集，两个模型，两个数据集。国内下载太慢了。

fastai(2019)上课讲义，ipynk文件，包含课程part1和part2，国内从官网下载不稳定，侵删。

如何在计算机视觉、自然语言处理(NLP)、推荐系统、表格和时间序列数据分析中创建最先进的模型：《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》 如何使用全新的fastai v2库和PyTorch 深度学习的基础：什么是神经网络，它们是如何训练的，以及它们如何进行预测 为什么以及如何使用深度学习模型，以及如何使用这些知识来提高模型的准确性、速度和可靠性 如何将你的模型转换为实际的Web应用程序，以及在模型出错时如何调试模型。 最新的深度学习技术，尝试真正有意义的实践 如何阅读深度学习研究论文 如何实现深度学习算法从无到有 不过该课程并非面向零基础人士，虽说不要求你处理大量数据，也不需要你具备大学水平的数学能力，但是你至少需要有一年的编程经验。