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PaddleHub 的優(yōu)勢

PaddleHub 提供了一種簡單而高效的方式來使用豐富的預(yù)訓(xùn)練模型。其主要優(yōu)勢包括：

豐富的模型庫：PaddleHub 擁有超過 120 種預(yù)訓(xùn)練模型，涵蓋多個深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。
簡單的命令行工具：無需進(jìn)入 Python 環(huán)境即可進(jìn)行模型預(yù)測。
強(qiáng)大的遷移學(xué)習(xí)功能：支持 Fine-tune，方便用戶根據(jù)自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型微調(diào)。

模型庫

PaddleHub 和 PytorchHub 的對比

支持模型數(shù)量

PaddleHub 目前支持 29 個模型，而 PytorchHub 僅支持 18 個。雖然 PytorchHub 涉及的方向更多，但 PaddleHub 在 NLP 方面優(yōu)勢明顯，支持的模型多達(dá) 22 個，包括 BERT 和百度研發(fā)的 Ernie。

模型支持對比

命令行運行支持

PaddleHub 提供命令行運行的功能，使得用戶可以快速進(jìn)行模型預(yù)測，而不必進(jìn)入 Python 環(huán)境。使用命令 hub run XXX --input_text XXX，便可輕松進(jìn)行文本或圖像預(yù)測。

import paddlehub as hub
hub.finetune_and_eval(task, data_reader, feed_list, config=None)

Fine-tune 支持

PaddleHub 支持 Fine-tune，可以讓用戶根據(jù)自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型微調(diào)。而 PyTorchHub 則不支持這一功能，只能使用傳統(tǒng)的腳本調(diào)參方式。

用戶自定義模型上傳

在用戶自定義模型上傳方面，PytorchHub 支持用戶提交新模型，但 PaddleHub 暫不支持。不過，據(jù)可靠消息，PaddleHub 將在未來支持該功能。

如何安裝并體驗 PaddleHub

環(huán)境依賴和安裝

Python 版本：2.7 或 3.5 及以上
PaddlePaddle 版本：1.4.0 及以上

使用以下命令安裝 PaddleHub：

pip install paddlehub

快速體驗

安裝后，可以直接通過命令行體驗 PaddleHub 的便捷功能。以下是一些示例：

分詞

hub run lac --input_text "今天的你真好看"

情感分析

hub run senta_bilstm --input_text "老鐵666，帶你開黑"

目標(biāo)檢測

hub run ssd_mobilenet_v1_pascal --input_path test_img_bird.jpg

目標(biāo)檢測結(jié)果

使用 PaddleHub 進(jìn)行 Fine-tune

Fine-tune 是遷移學(xué)習(xí)中常用的技術(shù)，它可以讓預(yù)訓(xùn)練模型適應(yīng)新的領(lǐng)域數(shù)據(jù)。以下是使用 PaddleHub 進(jìn)行圖像分類遷移學(xué)習(xí)的步驟：

準(zhǔn)備工作

安裝 PaddlePaddle 和 PaddleHub，并選擇一個預(yù)訓(xùn)練模型，例如 ResNet-50。

module_map = {
    "resnet50": "resnet_v2_50_imagenet",
    "resnet101": "resnet_v2_101_imagenet",
}
module_name = module_map["resnet50"]
module = hub.Module(name=module_name)

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

使用 PaddleHub 提供的數(shù)據(jù)集并生成數(shù)據(jù)讀取器。

dataset = hub.dataset.DogCat()
data_reader = hub.reader.ImageClassificationReader(
    image_width=module.get_expected_image_width(),
    image_height=module.get_expected_image_height(),
    images_mean=module.get_pretrained_images_mean(),
    images_std=module.get_pretrained_images_std(),
    dataset=dataset)

組建 Fine-tune Task

創(chuàng)建一個二分類任務(wù)，并進(jìn)行模型微調(diào)。

input_dict, output_dict, program = module.context(trainable=True)
img = input_dict["image"]
feature_map = output_dict["feature_map"]

task = hub.create_img_cls_task(feature=feature_map, num_classes=dataset.num_labels)
feed_list = [img.name, task.variable("label").name]
config = hub.RunConfig(
    use_cuda=False,
    num_epoch=1,
    checkpoint_dir="cv_finetune_turtorial_demo",
    batch_size=32,
    log_interval=10,
    eval_interval=50,
    strategy=hub.finetune.strategy.DefaultFinetuneStrategy())

啟動 Fine-tune 并查看效果

使用 finetune_and_eval 接口進(jìn)行模型訓(xùn)練。

hub.finetune_and_eval(task, feed_list=feed_list, data_reader=data_reader, config=config)

通過 VisualDL 可視化訓(xùn)練過程。

$ visualdl --logdir ./cv_finetune_turtorial_demo/vdllog --host ${HOST_IP} --port 8989

Fine-tune 結(jié)果

PaddleHub 模型在線部署

PaddleHub 提供了簡單的在線部署方式，用戶可以通過 hub serving 命令啟動服務(wù)，然后通過客戶端請求使用模型。

啟動 PaddleHub Serving

$ hub serving start -m pyramidbox_lite_server_mask

客戶端請求示例

使用 Python 代碼發(fā)送 HTTP 請求，獲取預(yù)測結(jié)果。

import requests
import json
import cv2

data = {'images': [cv2_to_base64(cv2.imread("images/2.jpg"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/pyramidbox_lite_server_mask"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(r.json()["results"])

結(jié)論

PaddleHub 是一個功能強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練模型管理工具，適合需要快速應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型的開發(fā)人員。其豐富的模型庫和簡便的 API 調(diào)用方式，使得遷移學(xué)習(xí)和模型部署變得更加輕松。

FAQ

問：PaddleHub 支持哪些類型的模型？
- 答：PaddleHub 支持圖像分類、目標(biāo)檢測、詞法分析、Transformer、情感分析等模型。
問：如何在 PaddleHub 中進(jìn)行模型微調(diào)？
- 答：可以使用 PaddleHub 提供的 Fine-tune API，通過少量代碼實現(xiàn)對模型的微調(diào)。
問：PaddleHub 可以在線部署嗎？
- 答：是的，PaddleHub 可以通過 hub serving 命令輕松實現(xiàn)模型的在線部署。
問：PaddleHub 如何支持命令行運行？
- 答：PaddleHub 提供命令行工具，用戶可以通過簡單的命令進(jìn)行模型預(yù)測，無需進(jìn)入 Python 環(huán)境。
問：PaddleHub 是否支持用戶自定義模型上傳？
- 答：目前 PaddleHub 暫不支持用戶自定義模型上傳，但未來將支持該功能。