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FastAi Learner改变数据加载器他们为什么要这样做？这怎么才是正确的做法呢？

FastAi Learner改变数据加载器的目的是为了提供更高效、更灵活的数据加载和处理方式，以便在深度学习训练过程中获得更好的性能和结果。

传统的数据加载器通常是将数据集一次性加载到内存中，然后在训练过程中对其进行批量处理。然而，这种方式在处理大规模数据集时可能会面临内存不足的问题，并且无法有效地利用计算资源。

FastAi Learner采用了改变数据加载器的方法，主要有以下优势和应用场景：

分批处理：FastAi Learner将数据集分成多个批次，每个批次只加载一部分数据，从而避免了内存不足的问题。这对于处理大规模数据集、提高训练速度和效率非常有帮助。
数据增强：FastAi Learner可以在数据加载的过程中对数据进行增强操作，如随机裁剪、旋转、翻转等，以增加模型的泛化能力和鲁棒性。
并行处理：FastAi Learner可以利用多线程或分布式计算的方式对数据进行并行处理，加快数据加载和处理的速度，提高训练效率。
数据预处理：FastAi Learner可以在数据加载的过程中对数据进行预处理操作，如标准化、归一化、去噪等，以提高数据的质量和模型的训练效果。

正确的做法是根据具体的任务和需求选择适合的数据加载器方式，并结合合适的数据处理方法。对于大规模数据集和需要高效处理的场景，可以使用分批处理、并行处理和数据增强等技术来改变数据加载器。同时，需要根据具体的任务和模型要求，进行适当的数据预处理和数据质量控制。

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这花费包括但不限于：存数据买（甚至开发）运算设备训练模型（以天甚至月计）聘用专业人员 …… 预训练就是指他们训练好之后，把这种结果开放出来。...Google 的 BERT 样例编写者怎么就不肯做？从 Tensorflow 1.0 到 2.0，为什么变动会这么大？不就是因为 2.0 才是给人用的吗？...你不肯把界面做得清爽简单，你的竞争者（TuriCreate 和 fast.ai）会做，而且做得非常好。实在坐不住了，才肯降尊纡贵，给普通人开发一个好用的界面。教训啊！为什么就不肯吸取呢？...train = train.sample(len(train)) 这时再来看看我们训练集的头部内容。 train.head() 如果你后面要替换上自己的数据集，请注意格式。...在这样小规模数据集上，达到这样的准确度，不容易。 BERT 性能之强悍，可见一斑。小结讲到这里，你已经学会了如何用 BERT 来做中文文本二元分类任务了。希望你会跟我一样开心。

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