AI 与机器学习2020arxiv.org
Fastai：面向深度学习的分层 API
Fastai: A Layered API for Deep Learning
入门 · 约 60 分钟读完前置知识：PyTorch 基础、深度学习训练流程
导读
这篇论文介绍 fastai v2——一个从零重写的深度学习库，提出了分层 API 设计：底层复用 PyTorch，中层提供可组合的模块化组件，高层保持简洁易用，兼顾初学者的易用性与研究者的可定制性。作者旨在解决 v1 难以修改和扩展的问题。
HN 关注点：fastai 是热门的开源深度学习库，HN 读者围绕其抽象程度是否过高、能否像 PyTorch 一样方便地做定制展开讨论，作者本人也现身回应。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 1 质疑 2 亲历 1
亲历作者回应：v2 从零重写，正是为了解决 v1 难以修改的问题
很高兴看到我们的论文上了 HN！这篇论文讲的是 v2——一个从零重写的版本，引入了新的分层 API。这里有不少评论指出（非常正确！）v1 完全不容易上手修改。我们花了过去几年时间解决这个问题，看看论文吧——尤其是“中层 API”部分。
jph00查看英文原文
Nice to see our paper on HN! FYI the paper covers v2, which is a from-scratch rewrite that introduces a new layered API. There are quite a few comments here pointing out (quite correctly!) that v1 was not at all easy to hack on. We've spent the last couple of years fixing that. Have a look at the paper to see what mean - especially the "mid-layer API".
质疑认为 PyTorch 的抽象层次刚刚好，fastai 过度抽象、出问题时难以调试
我觉得这很酷……但就我个人而言，PyTorch 的 API 基本上已经是我理想中的深度学习 API 了。TensorFlow 太底层，fastai 抽象得太多、太“魔法”——一旦出了问题，或者需要做库边界之外的事情，那就自求多福吧。我大概只是对“为了框架而框架”感到厌倦了。
king_magic查看英文原文
I think this is cool... but... personally, I feel that PyTorch’s API is more or less where I want a deep learning API to be. TensorFlow is too low level. Fastai abstracts too much away and feels way too magical - once things start going wrong, or if you need to do something totally outside the bounds of the library, good luck. Guess I’m mostly just a bit tired of frameworks for what feels like frameworks sake.
质疑肯定 fastai 的入门价值，但质疑其定制难度，认为只有通晓全库才容易扩展
我个人很喜欢 PyTorch 的设计和抽象层次。fastai 一直感觉抽象过度，想超出它的边界去做事情会很快变得困难和复杂。我浏览了论文，虽然它看起来确实是有改进，但我并不确信做自定义的事情会像 PyTorch 那样容易。我的经验是：只有当你已经理解了整个库的所有组成部分时才容易——而这绝非易事。话虽如此，我敬佩 fastai 背后的热情和努力，它为人们进入 ML/深度学习世界提供了一个更容易的入口。读别人的代码时我总能学到新东西，尤其是像这样在库结构上花了很多心思的代码。
_coveredInBees查看英文原文
Personally, I really enjoy the design and level of abstraction that Pytorch provides. FastAI has always felt too abstracted and trying to go outside the bounds of it gets really hard and complex, really fast. I glanced through the paper and while it certainly looks interesting and to be an improvement, I am not very convinced that doing custom things will be easy, like it is with Pytorch. My experience has been that it is easy, if you already understand all the pieces of the entire library, which is not an easy task at all. That being said, I admire the passion and effort that goes into FastAI and I think it does a great job at providing an entry point into the world of ML/deep learning that is far more accessible to people. I'll probably still read through the library because I always pick up interesting ideas and learn new things when reading other peoples code, especially when a lot of thought has been put into structuring a library.
支持赞扬 Jeremy Howard 投身教学与开源的无私精神
Jeremy 可能是世界上最聪明的人之一。他决定把自己的时间投入到教学和构建开源工具上——也就是以一种无私的方式为社区提供价值——这种事很少见，值得被认可。
giansegato查看英文原文
Jeremy is probably one of the smartest people out there. The fact that he decided to allocate his time to teach and to build open source tools — that is: a selfless way to provide value to his community — is something rare & worth being acknowledged.
相关资源
从这篇论文所有 HN 讨论帖的全部评论里整理出来的链接。
历次讨论
- 2020Hacker News 讨论帖214 分 · 42 评
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