元学习（Meta-Learing），又称“学会学习“（Learning to learn）, 即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，使网络具备学会学习的能力，是解决小样本问题（Few-shot Learning）常用的方法之一。
我们在写关于元学习的程序时，常用两种框架，一种是基于Tensorflow，一种是基于Pytorch，我刚开始使用Tensorflow2.3，由于常用的元学习算法有MAML, Reptile, ProtoNet等。然而Tensorflow编写程序需要从底层写起，没有一个封装好的元学习库，所以我们在学习元学习时候，为了简单可以选择Pytorch，它有一个封装好的元学习的库-----learn2learn。
安装learn2learn
pip install learn2learn
要想快速安装learn2learn，可以使用清华镜像
pip install learn2learn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
简单介绍一个learn2learn的实现MAML程序，我们利用MAML来实现线性回归，由于例子是临时撰写的，大家参考就行，可以把其中的线性模型换成你们想要的模型，例如1D-CNN，LSTM等。
# 利用MAML进行回归预测
import torch
import learn2learn
# # 准备数据
x = torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])
y= torch.tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])
# 设计线性模型
class LinearModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(LinearModel, self).__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)
def forward(self, x):
y_pred = self.linear(x)
return y_pred
model = LinearModel()
# 定义maml的内环和外环学习率
meta_lr = 0.005
fast_lr = 0.05
# 建立MAML模型
maml_qiao = learn2learn.algorithms.MAML(model, lr=fast_lr)
# 定义优化器
opt = torch.optim.Adam(maml_qiao.parameters(), meta_lr)
# 定义损失函数
loss = torch.nn.MSELoss()
#开始训练
for epoch in range(100):
clone = maml_qiao.clone()
#进行预测
y_pred=clone(x)
error = loss(y_pred, y)
print(epoch, error)
clone.adapt(error)
opt.zero_grad()
error.backward()
opt.step()
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