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21fd2144
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6月 28, 2019
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docs/imgs/object_detection_result.png
docs/imgs/object_detection_result.png
+0
-0
未找到文件。
README.md
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21fd2144
...
...
@@ -4,20 +4,15 @@
[
![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
docs/imgs/object_detection_result.png
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