# PaddleHub Demo 简介

目前PaddleHub有以下任务示例：

* [口罩检测](./mask_detection)
  提供了基于完整的口罩人脸检测及分类的模型搭建的完整的视频级别Demo，同时提供基于飞桨高性能预测库的C++和Python部署方案。

* [图像分类](./image_classification)
  该样例展示了PaddleHub如何将ResNet50、ResNet101、ResNet152、MobileNet、NasNet以及PNasNet作为预训练模型在Flowers、DogCat、Indoor67、Food101、StanfordDogs等数据集上进行图像分类的FineTune和预测。

* [中文词法分析](./lac)
  该样例展示了PaddleHub如何利用中文词法分析LAC进行预测。

* [情感分析](./senta)
  该样例展示了PaddleHub如何利用中文情感分析模型Senta进行FineTune和预测。

* [序列标注](./sequence_labeling)
  该样例展示了PaddleHub如何将ERNIE/BERT等Transformer类模型作为预训练模型在MSRA_NER数据集上完成序列标注的FineTune和预测。

* [目标检测](./ssd)
  该样例展示了PaddleHub如何将SSD作为预训练模型在PascalVOC数据集上完成目标检测的预测。

* [文本分类](./text_classification)
  该样例展示了PaddleHub如何将ERNIE/BERT等Transformer类模型作为预训练模型在GLUE、ChnSentiCorp等数据集上完成文本分类的FineTune和预测。
  **同时，该样例还展示了如何将一个Fine-tune保存的模型转化成PaddleHub Module。** 请确认转化时，使用的PaddleHub为1.6.0以上版本。

* [多标签分类](./multi_label_classification)
  该样例展示了PaddleHub如何将BERT作为预训练模型在Toxic数据集上完成多标签分类的FineTune和预测。

* [回归任务](./regression)
  该样例展示了PaddleHub如何将BERT作为预训练模型在GLUE-STSB数据集上完成回归任务的FineTune和预测。

* [阅读理解](./reading_comprehension)
  该样例展示了PaddleHub如何将BERT作为预训练模型在SQAD数据集上完成阅读理解的FineTune和预测。

* [检索式问答任务](./qa_classfication)
  该样例展示了PaddleHub如何将ERNIE和BERT作为预训练模型在NLPCC-DBQA等数据集上完成检索式问答任务的FineTune和预测。

* [句子语义相似度计算](./sentence_similarity)
  该样例展示了PaddleHub如何将word2vec_skipgram用于计算两个文本语义相似度。

* [超参优化AutoDL Finetuner使用](./autofinetune)
  该样例展示了PaddleHub超参优化AutoDL Finetuner如何使用，给出了自动搜素图像分类/文本分类任务的较佳超参数示例。

* [服务化部署Hub Serving使用](./serving)
  该样例文件夹下展示了服务化部署Hub Serving如何使用，将PaddleHub支持的可预测Module如何服务化部署。

* [预训练模型转化成PaddleHub Module](./senta_module_sample)
  该样例展示了如何将一个预训练模型转化成PaddleHub Module形式，使得可以通过`hub.Module(name="module_name")`实现一键加载。
  请确认转化时，使用的PaddleHub为1.6.0以上版本。

**NOTE:**
以上任务示例均是利用PaddleHub提供的数据集，若您想在自定义数据集上完成相应任务，请查看[PaddleHub适配自定义数据完成Fine-tune](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E9%80%82%E9%85%8D%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AE%8C%E6%88%90FineTune)。

## 在线体验

我们在AI Studio上提供了IPython NoteBook形式的demo，您可以直接在平台上在线体验，链接如下：

|预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注|
|-|-|-|-|-|
|ResNet|图像分类|猫狗数据集DogCat|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/147010)||
|ERNIE|文本分类|中文情感分类数据集ChnSentiCorp|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/147006)||
|ERNIE|文本分类|中文新闻分类数据集THUNEWS|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/221999)|本教程讲述了如何将自定义数据集加载，并利用Fine-tune API完成文本分类迁移学习。|
|ERNIE|序列标注|中文序列标注数据集MSRA_NER|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/147009)||
|ERNIE|序列标注|中文快递单数据集Express|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/184200)|本教程讲述了如何将自定义数据集加载，并利用Fine-tune API完成序列标注迁移学习。|
|ERNIE Tiny|文本分类|中文情感分类数据集ChnSentiCorp|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/186443)||
|Senta|文本分类|中文情感分类数据集ChnSentiCorp|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/216846)|本教程讲述了任何利用Senta和Fine-tune API完成情感分类迁移学习。|
|Senta|情感分析预测|N/A|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/215814)||
|LAC|词法分析|N/A|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/215711)||
|Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB|人脸检测|N/A|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/215962)||


## 超参优化AutoDL Finetuner

PaddleHub还提供了超参优化（Hyperparameter Tuning）功能， 自动搜索最优模型超参得到更好的模型效果。详细信息参见[AutoDL Finetuner超参优化功能教程](../docs/tutorial/autofinetune.md)。
