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PaddleHub

PaddlePaddle / PaddleHub
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PaddleHub
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...@@ -9,14 +9,14 @@ PaddleHub是基于PaddlePaddle生态下的预训练模型管理和迁移学习 ...@@ -9,14 +9,14 @@ PaddleHub是基于PaddlePaddle生态下的预训练模型管理和迁移学习
* 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、图像分割等主流模型。 * 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、图像分割等主流模型。
* 更多详情可查看官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub * 更多详情可查看官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub
* 通过PaddleHub Fine-tune API，结合少量代码即可完成**大规模预训练模型**的迁移学习，具体Demo可参考以下链接： * 通过PaddleHub Fine-tune API，结合少量代码即可完成**大规模预训练模型**的迁移学习，具体Demo可参考以下链接：
* [文本分类](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.1.0/demo/text-classification) * [文本分类](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.2/demo/text-classification)
* [序列标注](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.1.0/demo/sequence-labeling) * [序列标注](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.2/demo/sequence-labeling)
* [多标签分类](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.1.0/demo/multi-label-classification) * [多标签分类](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.2/demo/multi-label-classification)
* [图像分类](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.1.0/demo/image-classification) * [图像分类](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.2/demo/image-classification)
* [检索式问答任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.1.0/demo/qa_classification) * [检索式问答任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.2/demo/qa_classification)
* [回归任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/demo/sentence_similarity) * [回归任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.2/demo/sentence_similarity)
* [句子语义相似度计算](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/demo/sentence_similarity) * [句子语义相似度计算](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.2/demo/sentence_similarity)
* [阅读理解任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/demo/reading-comprehension) * [阅读理解任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.2/demo/reading-comprehension)
* PaddleHub引入『**模型即软件**』的设计理念，支持通过Python API或者命令行工具，一键完成预训练模型地预测，更方便的应用PaddlePaddle模型库。 * PaddleHub引入『**模型即软件**』的设计理念，支持通过Python API或者命令行工具，一键完成预训练模型地预测，更方便的应用PaddlePaddle模型库。
* [PaddleHub命令行工具介绍](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E5%91%BD%E4%BB%A4%E8%A1%8C%E5%B7%A5%E5%85%B7) * [PaddleHub命令行工具介绍](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E5%91%BD%E4%BB%A4%E8%A1%8C%E5%B7%A5%E5%85%B7)
...@@ -74,7 +74,7 @@ $ hub run ssd_mobilenet_v1_pascal --input_path test_object_detection.jpg ...@@ -74,7 +74,7 @@ $ hub run ssd_mobilenet_v1_pascal --input_path test_object_detection.jpg
$ hub run yolov3_coco2017 --input_path test_object_detection.jpg $ hub run yolov3_coco2017 --input_path test_object_detection.jpg
$ hub run faster_rcnn_coco2017 --input_path test_object_detection.jpg $ hub run faster_rcnn_coco2017 --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) ![SSD检测结果](https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/release/v1.2/docs/imgs/object_detection_result.png)
除了上述三类模型外，PaddleHub还发布了语言模型、语义模型、图像分类、生成模型、视频分类等业界主流模型，更多PaddleHub已经发布的模型，请前往 https://www.paddlepaddle.org.cn/hub 查看 除了上述三类模型外，PaddleHub还发布了语言模型、语义模型、图像分类、生成模型、视频分类等业界主流模型，更多PaddleHub已经发布的模型，请前往 https://www.paddlepaddle.org.cn/hub 查看
...@@ -103,11 +103,11 @@ PaddleHub如何完成迁移学习，详情参考[wiki教程](https://github.com/ ...@@ -103,11 +103,11 @@ PaddleHub如何完成迁移学习，详情参考[wiki教程](https://github.com/
PaddleHub如何自定义迁移任务，详情参考[wiki教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub:-%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89Task) PaddleHub如何自定义迁移任务，详情参考[wiki教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub:-%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89Task)
如何使用PaddleHub超参优化功能，详情参考[autofinetune使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/tutorial/autofinetune.md) 如何使用PaddleHub超参优化功能，详情参考[autofinetune使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/tutorial/autofinetune.md)
如何使用PaddleHub“端到端地”完成文本相似度计算，详情参考[word2vce使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/tutorial/sentence_sim.ipynb) 如何使用PaddleHub“端到端地”完成文本相似度计算，详情参考[word2vce使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/tutorial/sentence_sim.ipynb)
如何使用ULMFiT策略微调PaddleHub预训练模型，详情参考[PaddleHub 迁移学习与ULMFiT微调策略](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/tutorial/strategy_exp.md) 如何使用ULMFiT策略微调PaddleHub预训练模型，详情参考[PaddleHub 迁移学习与ULMFiT微调策略](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/tutorial/strategy_exp.md)
## FAQ ## FAQ
...@@ -155,4 +155,4 @@ print(res) ...@@ -155,4 +155,4 @@ print(res)
## 更新历史 ## 更新历史
详情参考[更新历史](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/RELEASE.md) 详情参考[更新历史](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/RELEASE.md)
demo/elmo/README.md
浏览文件 @ 5adf6157
...@@ -41,7 +41,7 @@ reader = hub.reader.LACClassifyReader( ...@@ -41,7 +41,7 @@ reader = hub.reader.LACClassifyReader(
vocab_path=module.get_vocab_path()) vocab_path=module.get_vocab_path())
``` ```
其中数据集的准备代码可以参考 [chnsenticorp.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/paddlehub/dataset/chnsenticorp.py) 其中数据集的准备代码可以参考 [chnsenticorp.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/paddlehub/dataset/chnsenticorp.py)
`hub.dataset.ChnSentiCorp()` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录 `hub.dataset.ChnSentiCorp()` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录
......
demo/image-classification/README.md
浏览文件 @ 5adf6157
...@@ -2,7 +2,7 @@ ...@@ -2,7 +2,7 @@
## 关于 ## 关于
本示例将展示如何使用PaddleHub Finetune API以及[图像分类](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/image_classification)预训练模型完成分类任务。 本示例将展示如何使用PaddleHub Finetune API以及[图像分类](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/v1.2/PaddleCV/image_classification)预训练模型完成分类任务。
## 准备工作 ## 准备工作
......
demo/multi-label-classification/README.md
浏览文件 @ 5adf6157
...@@ -42,7 +42,7 @@ reader = hub.reader.MultiLabelClassifyReader( ...@@ -42,7 +42,7 @@ reader = hub.reader.MultiLabelClassifyReader(
max_seq_len=128) max_seq_len=128)
``` ```
其中数据集的准备代码可以参考 [toxic.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.0.0/paddlehub/dataset/toxic.py) 其中数据集的准备代码可以参考 [toxic.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/paddlehub/dataset/toxic.py)
`hub.dataset.Toxic()` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录 `hub.dataset.Toxic()` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录
......
demo/qa_classification/README.md
浏览文件 @ 5adf6157
...@@ -61,7 +61,7 @@ reader = hub.reader.ClassifyReader( ...@@ -61,7 +61,7 @@ reader = hub.reader.ClassifyReader(
max_seq_len=128) max_seq_len=128)
``` ```
其中数据集的准备代码可以参考 [nlpcc_dbqa.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.0.0/paddlehub/dataset/nlpcc_dbqa.py) 其中数据集的准备代码可以参考 [nlpcc_dbqa.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/paddlehub/dataset/nlpcc_dbqa.py)
`hub.dataset.NLPCC_DBQA())` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录 `hub.dataset.NLPCC_DBQA())` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录
......
demo/reading-comprehension/README.md
浏览文件 @ 5adf6157
...@@ -48,7 +48,7 @@ reader = hub.reader.ReadingComprehensionReader( ...@@ -48,7 +48,7 @@ reader = hub.reader.ReadingComprehensionReader(
max_query_length=64) max_query_length=64)
``` ```
其中数据集的准备代码可以参考 [squad.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/paddlehub/dataset/squad.py) 其中数据集的准备代码可以参考 [squad.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/paddlehub/dataset/squad.py)
`hub.dataset.SQUAD()` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录 `hub.dataset.SQUAD()` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录
......
demo/regression/README.md
浏览文件 @ 5adf6157
...@@ -45,7 +45,7 @@ reader = hub.reader.RegressionReader( ...@@ -45,7 +45,7 @@ reader = hub.reader.RegressionReader(
max_seq_len=args.max_seq_len) max_seq_len=args.max_seq_len)
``` ```
其中数据集的准备代码可以参考 [glue.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/paddlehub/dataset/glue.py) 其中数据集的准备代码可以参考 [glue.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/paddlehub/dataset/glue.py)
`hub.dataset.GLUE("STS-B")` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录 `hub.dataset.GLUE("STS-B")` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录
......
demo/sequence-labeling/README.md
浏览文件 @ 5adf6157
...@@ -57,7 +57,7 @@ reader = hub.reader.SequenceLabelReader( ...@@ -57,7 +57,7 @@ reader = hub.reader.SequenceLabelReader(
max_seq_len=128) max_seq_len=128)
``` ```
其中数据集的准备代码可以参考 [msra_ner.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/paddlehub/dataset/msra_ner.py) 其中数据集的准备代码可以参考 [msra_ner.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/paddlehub/dataset/msra_ner.py)
`hub.dataset.MSRA_NER()` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录 `hub.dataset.MSRA_NER()` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录
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demo/ssd/README.md
浏览文件 @ 5adf6157
...@@ -4,7 +4,7 @@ ...@@ -4,7 +4,7 @@
本示例展示如何使用SSD Module进行预测。 本示例展示如何使用SSD Module进行预测。
SSD是一个目标检测模型，可以检测出图片中的实物的类别和位置，PaddleHub发布的SSD模型通过pascalvoc数据集训练，支持20个数据类别的检测，关于模型的训练细节，请查看[SSD](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/object_detection) SSD是一个目标检测模型，可以检测出图片中的实物的类别和位置，PaddleHub发布的SSD模型通过pascalvoc数据集训练，支持20个数据类别的检测，关于模型的训练细节，请查看[SSD](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/v1.2/PaddleCV/object_detection)
## 准备工作 ## 准备工作
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demo/text-classification/README.md
浏览文件 @ 5adf6157
...@@ -86,7 +86,7 @@ reader = hub.reader.ClassifyReader( ...@@ -86,7 +86,7 @@ reader = hub.reader.ClassifyReader(
metrics_choices = ["acc"] metrics_choices = ["acc"]
``` ```
其中数据集的准备代码可以参考 [chnsenticorp.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/paddlehub/dataset/chnsenticorp.py) 其中数据集的准备代码可以参考 [chnsenticorp.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/paddlehub/dataset/chnsenticorp.py)
`hub.dataset.ChnSentiCorp()` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录 `hub.dataset.ChnSentiCorp()` 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下`$HOME/.paddlehub/dataset`目录
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tutorial/autofinetune.md
浏览文件 @ 5adf6157
...@@ -20,9 +20,9 @@ PaddleHub Auto Fine-tune提供两种超参评估策略： ...@@ -20,9 +20,9 @@ PaddleHub Auto Fine-tune提供两种超参评估策略：
使用PaddleHub Auto Fine-tune必须准备两个文件，并且这两个文件需要按照指定的格式书写。这两个文件分别是需要Fine-tune的python脚本finetuee.py和需要优化的超参数信息yaml文件hparam.yaml。 使用PaddleHub Auto Fine-tune必须准备两个文件，并且这两个文件需要按照指定的格式书写。这两个文件分别是需要Fine-tune的python脚本finetuee.py和需要优化的超参数信息yaml文件hparam.yaml。
[PaddleHub Auto Fine-tune超参优化--NLP情感分类任务]() [PaddleHub Auto Fine-tune超参优化--NLP情感分类任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/tutorial/autofinetune-nlp.md)
[PaddleHub Auto Fine-tune超参优化--CV图像分类任务]() [PaddleHub Auto Fine-tune超参优化--CV图像分类任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/tutorial/autofinetune-cv.md)
## 三、启动方式 ## 三、启动方式
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