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[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE)
[![Version](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/PaddleHub.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/releases)
PaddleHub是基于PaddlePaddle开发的预训练模型管理工具,可以借助预训练模型更便捷地开展迁移学习工作。
PaddleHub是基于PaddlePaddle生态下的预训练模型管理和迁移学习工具,可以结合预训练模型更便捷地开展迁移学习工作。通过PaddleHub,您可以:
## 特性
1. 便捷地获取PaddlePaddle生态下的所有预训练模型,涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、语言模型、视频分类、图像生成等主流模型
2. 借助PaddleHub Finetune API,结合Paddle的预训练模型,使用少量代码完成迁移学习
3. 借助PaddleHub Python API或者命令行,一键使用预训练模型进行预测
通过PaddleHub,您可以:
1. 通过命令行,无需编写代码,一键使用预训练模型进行预测;
2. 通过hub download命令,快速地获取PaddlePaddle生态下的所有预训练模型;
3. 借助PaddleHub Finetune API,使用少量代码完成迁移学习;
- 更多Demo可参考 [ERNIE文本分类](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/demo/text-classification) [图像分类迁移](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/demo/image-classification)
- 完整教程可参考 [文本分类迁移教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB%E8%BF%81%E7%A7%BB%E6%95%99%E7%A8%8B) [图像分类迁移教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E7%B1%BB%E8%BF%81%E7%A7%BB%E6%95%99%E7%A8%8B)
[**PaddleHub官方网站**](http://www.paddlepaddle.org.cn/hub)
## 安装
**环境依赖**
* Python==2.7 or Python>=3.5
* PaddlePaddle>=1.4.0
......@@ -27,40 +22,60 @@ pip安装方式如下:
```shell
$ pip install paddlehub
```
## 快速体验
安装成功后,执行下面的命令,可以快速体验PaddleHub无需代码、一键预测的命令行功能:
`示例一`
使用[词法分析](http://www.paddlepaddle.org.cn/hub?filter=category&value=LexicalAnalysis)模型LAC进行分词
```shell
# 使用百度LAC词法分析工具进行分词
$ hub run lac --input_text "今天是个好日子"
[{'word': ['今天', '是', '个', '好日子'], 'tag': ['TIME', 'v', 'q', 'n']}]
```
# 使用百度Senta情感分析模型对句子进行预测
$ hub run senta_bilstm --input_text "今天是个好日子"
`示例二`
# 使用SSD检测模型对图片进行目标检测,检测结果如下图所示
$ wget --no-check-certificate https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_img_bird.jpg
$ hub run ssd_mobilenet_v1_pascal --input_path test_img_bird.jpg
使用[情感分析](http://www.paddlepaddle.org.cn/hub?filter=category&value=SentimentAnalysis)模型Senta对句子进行情感预测
```shell
$ hub run senta_bilstm --input_text "今天是个好日子"
[{'text': '今天是个好日子', 'sentiment_label': 2, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.6065, 'negative_probs': 0.3935}]
```
![SSD检测结果](https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/develop/docs/imgs/test_img_bird_output.jpg)
想了解更多PaddleHub已经发布的模型,请使用`hub search`命令查看所有已发布的模型。
`示例三`
使用[目标检测](http://www.paddlepaddle.org.cn/hub?filter=category&value=ObjectDetection)模型 SSD/YOLO v3/Faster RCNN 对图片进行目标检测
```shell
$ hub search
$ wget --no-check-certificate https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_object_detection.jpg
$ hub run ssd_mobilenet_v1_pascal --input_path test_object_detection.jpg
$ hub run yolov3 --input_path test_object_detection.jpg
$ hub run faster_rcnn --input_path test_object_detection.jpg
```
![SSD检测结果](https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/release/v1.0.0/docs/imgs/object_detection_result.png)
除了上述三大类模型外,PaddleHub还发布了语言模型、语义模型、图像分类与特征提取、生成模型等业界主流模型,更多PaddleHub已经发布的模型,请前往[官网](http://www.paddlepaddle.org.cn/hub)查看
## 教程
[API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub-Finetune-API)
[迁移学习](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E4%B8%8E%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0)
[自定义Task](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub-API自定义Task)
[命令行工具](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E5%91%BD%E4%BB%A4%E8%A1%8C%E5%B7%A5%E5%85%B7)
## 在线体验
我们与百度AIPE部门合作,提供了Finetune demo的在线运行环境,您可以在上面快速体验如何使用PaddleHub进行迁移学习
## 深入了解PaddleHub
* [PaddleHub Wiki](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki)
* [命令行工具](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E5%91%BD%E4%BB%A4%E8%A1%8C%E5%B7%A5%E5%85%B7)
* [Finetune API与迁移学习](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E4%B8%8E%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0)
* [API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub-Finetune-API)
* 基于ERNIE模型的文本分类任务 [ernie_text_cls]()
* 基于ERNIE模型的序列标注任务 [ernie_seq_label]()
* 基于ResNet50的图像分类任务 [resnet_img_cls]()
## 答疑
当安装或者使用遇到问题时,可以通过[FAQ](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub-FAQ)查找解决方案。
如果在FAQ中没有找到解决方案,欢迎您将问题和bug报告以[Github Issues](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/issues)的形式提交
如果在FAQ中没有找到解决方案,欢迎您将问题和bug报告以[Github Issues](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/issues)的形式提交给我们,我们会第一时间进行跟进
## 版权和许可证
PaddleHub由[Apache-2.0 license](LICENSE)提供
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