Fastai框架在处理大规模数据集时采用了以下策略：
数据块处理：Fastai使用数据块处理技术，将大规模数据集划分为多个块，每个块包含一部分数据。这种处理方式可以有效降低内存占用，并提高数据处理效率。
分布式训练：Fastai支持在多个GPU或多台机器上进行分布式训练，通过并行计算加快模型训练速度。
混合精度训练：Fastai支持混合精度训练，使用半精度浮点数进行计算，可以加快训练速度，并降低内存占用。
数据增强：Fastai提供了丰富的数据增强方法，可以通过对数据进行变换、裁剪、旋转等操作，生成更多的训练样本，提高模型的泛化能力。
调整学习率：Fastai框架提供了一系列学习率调整策略，可以根据训练过程自动调整学习率，帮助模型更快地收敛。
总的来说，Fastai框架在处理大规模数据集时采用了一系列高效的策略，可以帮助用户更快地训练模型，并取得更好的性能。
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