Fastai框架的使用方法如下：

安装Fastai：首先，需要在Python环境中安装Fastai。可以使用pip来安装Fastai：pip install fastai

导入Fastai库：在Python脚本中，需要导入Fastai库以使用其功能。导入Fastai库的代码如下：from fastai.vision.all import *

数据准备：准备训练和验证数据。Fastai提供了一种数据加载的便捷方式，使数据准备变得简单。可以使用ImageDataLoaders类来加载图像数据集。例如，可以使用以下代码加载图像数据集：

path = Path('path_to_dataset')
dls = ImageDataLoaders.from_folder(path, train='train', valid='valid')

创建模型：Fastai提供了各种预训练模型，可以选择适合任务的模型。可以使用cnn_learner函数来创建一个卷积神经网络学习器。例如，可以使用以下代码创建一个ResNet模型：

learn = cnn_learner(dls, resnet34, metrics=accuracy)

模型训练：使用fit_one_cycle函数来训练模型。该函数会自动调整学习率并使用One Cycle策略进行训练。例如，可以使用以下代码来训练模型：

learn.fit_one_cycle(10)

模型评估：训练完模型后，可以使用validate函数对模型进行评估，获取验证集上的准确率。例如，可以使用以下代码评估模型：

accuracy = validate(learn.dls.valid, learn.model)

模型预测：使用训练好的模型进行预测。可以使用get_preds函数来获取模型在测试集上的预测结果。例如，可以使用以下代码进行预测：

preds, _ = learn.get_preds(dl=test_dl)

以上是Fastai框架的基本使用方法，可以根据具体任务和需求进行进一步的调整和定制。