是的，F(xiàn)astai庫支持多標簽分類任務。多標簽分類任務是指每個樣本可以屬于多個類別，與傳統(tǒng)的單標簽分類任務不同。在Fastai中，您可以使用適當?shù)臄?shù)據(jù)準備和模型設置來執(zhí)行多標簽分類任務。
以下是在Fastai中執(zhí)行多標簽分類任務的一般步驟：
1. 數(shù)據(jù)準備：準備包含多標簽信息的數(shù)據(jù)集。每個樣本可能具有一個以上的標簽。
2. 數(shù)據(jù)加載：使用Fastai的`DataBlock`和`DataLoaders`類加載數(shù)據(jù)集，并確保正確的標簽格式。
3. 定義模型：根據(jù)任務需求選擇合適的模型架構，在Fastai中可以使用預訓練的模型（如ResNet、DenseNet等）或自定義模型。
4. 訓練模型：使用Fastai提供的`.fit`方法對模型進行訓練。在訓練過程中，需要選擇合適的損失函數(shù)來處理多標簽分類任務，例如Binary Cross Entropy Loss。
5. 評估模型：使用驗證集或測試集評估模型性能。
通過以上步驟，您可以利用Fastai庫輕松實現(xiàn)多標簽分類任務。請務必查閱Fastai文檔以獲取更詳細的指導和示例代碼。
