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PaddleHub

PaddlePaddle / PaddleHub
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PaddleHub

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[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE) [![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) [![Version](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/PaddleHub.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/releases)
PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。PaddleHub具有以下特性： PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。其提供了飞桨生态下的高质量预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型。更多模型详情请查看官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub
* 便捷获取飞桨生态下的高质量预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型。更多模型详情请查看官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub
* 通过高质量预训练模型与PaddleHub Fine-tune API，只需要少量代码即可实现自然语言处理和计算机视觉场景的深度学习模型，更多Demo请参考以下链接：
[文本分类](./demo/text_classification) [序列标注](./demo/sequence_labeling) [多标签分类](./demo/multi_label_classification) [图像分类](./demo/image_classification) [检索式问答任务](./demo/qa_classification) [回归任务](./demo/regression) [句子语义相似度计算](./demo/sentence_similarity) [阅读理解任务](./demo/reading_comprehension) 基于预训练模型，PaddleHub支持以下功能：
* 『**模型即软件**』的设计理念，通过Python API或命令行实现快速预测，更方便地使用PaddlePaddle模型库，更多介绍请参考教程[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) * **[模型即软件](#模型即软件)**，通过Python API或命令行实现快速预测，更方便地使用PaddlePaddle模型库。
* PaddleHub提供便捷的服务化部署能力，简单一行命令即可搭建属于自己的模型的API服务，更多详情请参考教程[PaddleHub Serving一键服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub-Serving%E4%B8%80%E9%94%AE%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E9%83%A8%E7%BD%B2)和[使用示例](./demo/serving)
* 支持AutoDL Finetuner超参优化技术， 自动搜索最优模型超参得到更好的模型效果。详情请参考[AutoDL Finetuner超参优化功能教程](./tutorial/autofinetune.md) * **[迁移学习](#迁移学习)**。用户通过Fine-tune API，只需要少量代码即可完成自然语言处理和计算机视觉场景的深度迁移学习。
* **[服务化部署](#服务化部署paddlehub-serving)**，简单一行命令即可搭建属于自己的模型的API服务
* **[超参优化](#超参优化autodl-finetuner)**，自动搜索最优超参，得到更好的模型效果。
## 目录 ## 目录
* [安装](#%E5%AE%89%E8%A3%85) * [安装](#%E5%AE%89%E8%A3%85)
* [快速体验](#%E5%BF%AB%E9%80%9F%E4%BD%93%E9%AA%8C) * [特性](#特性)
* [教程](#%E6%95%99%E7%A8%8B)
* [FAQ](#faq) * [FAQ](#faq)
* [用户交流群](#%E7%94%A8%E6%88%B7%E4%BA%A4%E6%B5%81%E7%BE%A4) * [用户交流群](#%E7%94%A8%E6%88%B7%E4%BA%A4%E6%B5%81%E7%BE%A4)
* [更新历史](#%E6%9B%B4%E6%96%B0%E5%8E%86%E5%8F%B2) * [更新历史](#%E6%9B%B4%E6%96%B0%E5%8E%86%E5%8F%B2)
...@@ -43,7 +44,7 @@ pip安装方式如下： ...@@ -43,7 +44,7 @@ pip安装方式如下：
```shell ```shell
$ pip install paddlehub $ pip install paddlehub
``` ```
2. 使用PaddleHub下载数据集、预训练模型等，要求机器可以访问外网。可以使用server_check()可以检查本地与远端PaddleHub-Server的连接状态，使用方法如下： 2. 使用PaddleHub下载数据集、预训练模型等，要求机器可以访问外网。可以使用`server_check()`可以检查本地与远端PaddleHub-Server的连接状态，使用方法如下：
```python ```python
import paddlehub import paddlehub
...@@ -53,22 +54,26 @@ paddlehub.server_check() ...@@ -53,22 +54,26 @@ paddlehub.server_check()
``` ```
## 快速体验 ## 特性
安装成功后，执行命令[hub run](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E5%91%BD%E4%BB%A4%E8%A1%8C%E5%B7%A5%E5%85%B7#run)，可以快速体验PaddleHub无需代码、一键预测的命令行功能，如下三个示例：
使用[词法分析](http://www.paddlepaddle.org.cn/hub?filter=category&value=LexicalAnalysis)模型LAC进行分词 ### 模型即软件
PaddleHub提出 **模型即软件** 的理念，通过Python API或命令行实现快速预测，更方便地使用PaddlePaddle模型库。
安装PaddleHub成功后，执行命令[hub run](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E5%91%BD%E4%BB%A4%E8%A1%8C%E5%B7%A5%E5%85%B7#run)，可以快速体验PaddleHub无需代码、一键预测的命令行功能，如下三个示例：
* 使用[词法分析](http://www.paddlepaddle.org.cn/hub?filter=category&value=LexicalAnalysis)模型LAC进行分词
```shell ```shell
$ hub run lac --input_text "今天是个好日子" $ 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']}] [{'word': ['今天', '是', '个', '好日子'], 'tag': ['TIME', 'v', 'q', 'n']}]
``` ```
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 * 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 ```shell
$ hub run senta_bilstm --input_text "今天天气真好" $ hub run senta_bilstm --input_text "今天天气真好"
{'text': '今天天气真好', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.9798, 'negative_probs': 0.0202}] {'text': '今天天气真好', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.9798, 'negative_probs': 0.0202}]
``` ```
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 * 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 ```shell
$ wget https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_object_detection.jpg $ wget https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_object_detection.jpg
$ hub run ssd_mobilenet_v1_pascal --input_path test_object_detection.jpg $ hub run ssd_mobilenet_v1_pascal --input_path test_object_detection.jpg
...@@ -79,25 +84,36 @@ $ hub run faster_rcnn_coco2017 --input_path test_object_detection.jpg ...@@ -79,25 +84,36 @@ $ hub run faster_rcnn_coco2017 --input_path test_object_detection.jpg
除了上述三类模型外，PaddleHub还发布了图像分类、语义模型、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等业界主流模型，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还发布了图像分类、语义模型、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等业界主流模型，更多PaddleHub已经发布的模型，请前往 https://www.paddlepaddle.org.cn/hub 查看
## 教程 PaddleHub同时支持安装、卸载、查看模型信息等命令行功能，详细参见[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)
### 迁移学习
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： 迁移学习(Transfer Learning)通俗来讲，就是运用已有的知识来学习新的知识，核心是找到已有知识和新知识之间的相似性。PaddleHub提供了Fine-tune API，只需要少量代码即可完成深度学习模型在自然语言处理和计算机视觉场景下的迁移学习。
* 示例合集
PaddleHub提供了使用Finetune-API和预训练模型完成[文本分类](./demo/text_classification)、[序列标注](./demo/sequence_labeling)、[多标签分类](./demo/multi_label_classification)、[图像分类](./demo/image_classification)、[检索式问答任务](./demo/qa_classification)、[回归任务](./demo/regression)、[句子语义相似度计算](./demo/sentence_similarity)、[阅读理解任务](./demo/reading_comprehension)等迁移任务的使用示例，详细参见[demo](./demo)
* 场景化使用
PaddleHub在AI Studio上提供了IPython NoteBook形式的demo。用户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| |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/216772)|| |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/216764)|| |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/216649)|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|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/216787)|| |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/216683)|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|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/215599)|| |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/221971)||
|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/216851)|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|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/216735)|| |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/215641)|| |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/216749)|| |Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB|人脸检测|N/A|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/215962)||
**NOTE:** `[飞桨PaddleHub](https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/79927)`是PaddleHub的官方账号
同时，关于PaddleHub更多信息参考： 关于PaddleHub快捷完成迁移学习，更多信息参考：
[Fine-tune API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub-Finetune-API) [Fine-tune API](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub-Finetune-API)
...@@ -105,12 +121,37 @@ $ hub run faster_rcnn_coco2017 --input_path test_object_detection.jpg ...@@ -105,12 +121,37 @@ $ hub run faster_rcnn_coco2017 --input_path test_object_detection.jpg
[实现自定义迁移任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub:-%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89Task) [实现自定义迁移任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub:-%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89Task)
[PaddleHub Serving一键服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub-Serving%E4%B8%80%E9%94%AE%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E9%83%A8%E7%BD%B2) [ULMFiT优化策略](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.3/tutorial/strategy_exp.md)
### 服务化部署PaddleHub Serving
PaddleHub提供便捷的服务化部署能力，简单一行命令即可实现模型部署上线以对外提供服务。
PaddleHub Serving启动方式有两种：
* 命令行方式：
```shell
$ hub serving start --modules [Module1==Version1, Module2==Version2, ...]
```
其中选项参数`--modules/-m`表示待部署模型
* 配置文件方式：
```shell
$ hub serving start --config config.json
```
config.json文件包含待部署模型信息等，
关于PaddleHub Serving详细信息参考[PaddleHub Serving一键服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub-Serving%E4%B8%80%E9%94%AE%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E9%83%A8%E7%BD%B2)
[自动优化超参AutoDL Finetuner使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.3/tutorial/autofinetune.md) ### 超参优化AutoDL Finetuner
[迁移学习与ULMFiT微调策略](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.3/tutorial/strategy_exp.md) 深度学习模型往往包含许多的超参数，而这些超参数的取值对模型性能起着至关重要的作用。因为模型参数空间大，目前超参调整都是通过手动，依赖人工经验或者不断尝试，且不同模型、样本数据和场景下不尽相同，所以需要大量尝试，时间成本和资源成本非常浪费。PaddleHub AutoDL Finetuner可以实现自动调整超参数，使得模型性能达到最优水平。它通过多种调优的算法来搜索最优超参。
AutoDL Finetuner详细信息参见[PaddleHub超参优化](./tutorial/autofinetune.md)
## FAQ ## FAQ
......
demo/README.md
浏览文件 @ 88677f04
...@@ -2,7 +2,7 @@ ...@@ -2,7 +2,7 @@
目前PaddleHub有以下任务示例： 目前PaddleHub有以下任务示例：
* [图像分类](./image-classification) * [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。 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) * [中文词法分析](./lac)
...@@ -11,22 +11,22 @@ ...@@ -11,22 +11,22 @@
* [情感分析](./senta) * [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。 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) * [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。 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) * [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。 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) * [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。 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。
* [多标签分类](./multi-label-classification) * [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。 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) * [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。 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) * [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。 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) * [检索式问答任务](./qa_classfication)
...@@ -44,22 +44,23 @@ ...@@ -44,22 +44,23 @@
**NOTE:** **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FineTune](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) 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FineTune](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)
## 快速体验 ## 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： 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| |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/216772)|| |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/216764)|| |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/216649)|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|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/216787)|| |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/216683)|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|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/215599)|| |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/221971)||
|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/216851)|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|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/216735)|| |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/215641)|| |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/216749)|| |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 ## 超参优化AutoDL Finetuner
......
demo/autofinetune/README.md 已删除 100644 → 0
浏览文件 @ 83260de7
# PaddleHub超参优化——图像分类
**确认安装PaddleHub版本在1.3.0以上, 同时PaddleHub AutoDL Finetuner功能要求至少有一张GPU显卡可用。**
本示例展示如何利用PaddleHub超参优化AutoDL Finetuner，得到一个效果较佳的超参数组合
使用PaddleHub AutoDL Finetuner需要准备两个指定格式的文件：待优化的超参数信息yaml文件hparam.yaml和需要Fine-tune的python脚本train.py
以Fine-tune图像分类任务为例, 其中：
## hparam.yaml
hparam给出待搜索的超参名字、类型（int或者float）、搜索范围等信息。
通过这些信息构建了一个超参空间，PaddleHub将在这个空间内进行超参数的搜索，将搜索到的超参传入train.py获得评估效果，根据评估效果自动调整超参搜索方向，直到满足搜索次数。
本示例中待优化超参数为learning_rate和batch_size。
## img_cls.py
以mobilenet为预训练模型，在flowers数据集上进行Fine-tune。
## 如何开始超参优化
在完成安装PaddlePaddle与PaddleHub后，通过执行脚本`sh run_autofinetune.sh`即可开始使用超参优化功能。
`NOTE`: 关于PaddleHub超参优化详情参考[教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.2/tutorial/autofinetune.md)
demo/autofinetune_image_classification/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 88677f04
# PaddleHub超参优化——图像分类
**确认安装PaddleHub版本在1.3.0以上, 同时PaddleHub AutoDL Finetuner功能要求至少有一张GPU显卡可用。**
本示例展示如何利用PaddleHub超参优化AutoDL Finetuner，得到一个效果较佳的超参数组合。
每次执行AutoDL Finetuner，用户只需要定义搜索空间，改动几行代码，就能利用PaddleHub搜索最好的超参组合。 只需要两步即可完成：
* 定义搜索空间：AutoDL Finetuner会根据搜索空间来取样生成参数和网络架构。搜索空间通过YAML文件来定义。
* 改动模型代码：需要首先定义参数组，并更新模型代码。
## Step1:定义搜索空间
AutoDL Finetuner会根据搜索空间来取样生成参数和网络架构。搜索空间通过YAML文件来定义。
要定义搜索空间，需要定义变量名称、类型及其搜索范围。通过这些信息构建了一个超参空间，
PaddleHub将在这个空间内进行超参数的搜索，将搜索到的超参传入train.py获得评估效果，根据评估效果自动调整超参搜索方向，直到满足搜索次数。
以Fine-tune图像分类任务为例, 以下是待优化超参数的yaml文件hparam.yaml，包含需要搜素的超参名字、类型、范围等信息。目前参数搜索类型只支持float和int类型
```
param_list:
- name : learning_rate
init_value : 0.001
type : float
lower_than : 0.05
greater_than : 0.00005
- name : batch_size
init_value : 12
type : int
lower_than : 20
greater_than : 10
```
## Step2:改动模型代码
img_cls.py以mobilenet为预训练模型，在flowers数据集上进行Fine-tune。PaddleHub如何完成Finetune可以参考[图像分类迁移学习示例](../image_classification)
* import paddlehub
在img_cls.py加上`import paddlehub as hub`
* 从AutoDL Finetuner获得参数值
1. img_cls.py的选项参数须包含待优化超参数，需要将超参以argparser的方式写在其中，待搜索超参数选项名字和yaml文件中的超参数名字保持一致。
2. img_cls.py须包含选项参数saved_params_dir，优化后的参数将会保存到该路径下。
3. 超参评估策略选择PopulationBased时，img_cls.py须包含选项参数model_path，自动从model_path指定的路径恢复模型
* 返回配置的最终效果
img_cls.py须反馈模型的评价效果（建议使用验证集或者测试集上的评价效果），通过调用`report_final_result`接口反馈，如
```python
hub.report_final_result(eval_avg_score["acc"])
```
**NOTE:** 输出的评价效果取值范围应为`(-∞, 1]`，取值越高，表示效果越好。
## 启动AutoDL Finetuner
在完成安装PaddlePaddle与PaddleHub后，通过执行脚本`sh run_autofinetune.sh`即可开始使用超参优化功能。
**NOTE:** 关于PaddleHub超参优化详情参考[教程](../../tutorial/autofinetune.md)
demo/autofinetune/img_cls.py → demo/autofinetune_image_classification/img_cls.py
浏览文件 @ 88677f04
...@@ -4,7 +4,6 @@ import os ...@@ -4,7 +4,6 @@ import os
import ast import ast
import shutil import shutil
import paddle.fluid as fluid
import paddlehub as hub import paddlehub as hub
from paddlehub.common.logger import logger from paddlehub.common.logger import logger
...@@ -58,7 +57,6 @@ def is_path_valid(path): ...@@ -58,7 +57,6 @@ def is_path_valid(path):
def finetune(args): def finetune(args):
# Load Paddlehub pretrained model, default as mobilenet # Load Paddlehub pretrained model, default as mobilenet
module = hub.Module(name=args.module) module = hub.Module(name=args.module)
input_dict, output_dict, program = module.context(trainable=True) input_dict, output_dict, program = module.context(trainable=True)
......
demo/autofinetune_text_classification/README.md 0 → 100644
浏览文件 @ 88677f04
# PaddleHub超参优化——文本分类
**确认安装PaddleHub版本在1.3.0以上, 同时PaddleHub AutoDL Finetuner功能要求至少有一张GPU显卡可用。**
本示例展示如何利用PaddleHub超参优化AutoDL Finetuner，得到一个效果较佳的超参数组合。
每次执行AutoDL Finetuner，用户只需要定义搜索空间，改动几行代码，就能利用PaddleHub搜索最好的超参组合。 只需要两步即可完成：
* 定义搜索空间：AutoDL Finetuner会根据搜索空间来取样生成参数和网络架构。搜索空间通过YAML文件来定义。
* 改动模型代码：需要首先定义参数组，并更新模型代码。
## Step1:定义搜索空间
AutoDL Finetuner会根据搜索空间来取样生成参数和网络架构。搜索空间通过YAML文件来定义。
要定义搜索空间，需要定义变量名称、类型及其搜索范围。通过这些信息构建了一个超参空间，
PaddleHub将在这个空间内进行超参数的搜索，将搜索到的超参传入train.py获得评估效果，根据评估效果自动调整超参搜索方向，直到满足搜索次数。
以Fine-tune文本分类任务为例, 以下是待优化超参数的yaml文件hparam.yaml，包含需要搜素的超参名字、类型、范围等信息。目前参数搜索类型只支持float和int类型
```
param_list:
- name : learning_rate
init_value : 0.001
type : float
lower_than : 0.05
greater_than : 0.000005
- name : weight_decay
init_value : 0.1
type : float
lower_than : 1
greater_than : 0.0
- name : batch_size
init_value : 32
type : int
lower_than : 40
greater_than : 30
- name : warmup_prop
init_value : 0.1
type : float
lower_than : 0.2
greater_than : 0.0
```
## Step2:改动模型代码
text_cls.py以ernie为预训练模型，在ChnSentiCorp数据集上进行Fine-tune。PaddleHub如何完成Finetune可以参考[文本分类迁移学习示例](../text_classification)
* import paddlehub
在text_cls.py加上`import paddlehub as hub`
* 从AutoDL Finetuner获得参数值
1. text_cls.py的选项参数须包含待优化超参数，需要将超参以argparser的方式写在其中，待搜索超参数选项名字和yaml文件中的超参数名字保持一致。
2. text_cls.py须包含选项参数saved_params_dir，优化后的参数将会保存到该路径下。
3. 超参评估策略选择PopulationBased时，text_cls.py须包含选项参数model_path，自动从model_path指定的路径恢复模型
* 返回配置的最终效果
text_cls.py须反馈模型的评价效果（建议使用验证集或者测试集上的评价效果），通过调用`report_final_result`接口反馈，如
```python
hub.report_final_result(eval_avg_score["acc"])
```
**NOTE:** 输出的评价效果取值范围应为`(-∞, 1]`，取值越高，表示效果越好。
## 启动AutoDL Finetuner
在完成安装PaddlePaddle与PaddleHub后，通过执行脚本`sh run_autofinetune.sh`即可开始使用超参优化功能。
**NOTE:** 关于PaddleHub超参优化详情参考[教程](../../tutorial/autofinetune.md)
demo/autofinetune_text_classification/hparam.yaml 0 → 100644
浏览文件 @ 88677f04
param_list:
- name : learning_rate
init_value : 0.001
type : float
lower_than : 0.05
greater_than : 0.000005
- name : weight_decay
init_value : 0.1
type : float
lower_than : 1
greater_than : 0.0
- name : batch_size
init_value : 32
type : int
lower_than : 40
greater_than : 30
- name : warmup_prop
init_value : 0.1
type : float
lower_than : 0.2
greater_than : 0.0
demo/autofinetune_text_classification/run_autofinetune.sh 0 → 100644
浏览文件 @ 88677f04
OUTPUT=result
hub autofinetune text_cls.py \
--param_file=hparam.yaml \
--gpu=0 \
--popsize=15 \
--round=10 \
--output_dir=${OUTPUT} \
--evaluator=fulltrail \
--tuning_strategy=pshe2
tutorial/autofinetune-nlp.md → demo/autofinetune_text_classification/text_cls.py
浏览文件 @ 88677f04
# PaddleHub 超参优化（AutoDL Finetuner）——NLP情感分类任务
使用PaddleHub AutoDL Finetuner需要准备两个指定格式的文件：待优化的超参数信息yaml文件hparam.yaml和需要Fine-tune的python脚本train.py
以Fine-tune中文情感分类任务为例，展示如何利用PaddleHub AutoDL Finetuner进行超参优化。
以下是待优化超参数的yaml文件hparam.yaml，包含需要搜索的超参名字、类型、范围等信息。其中类型只支持float和int
```
param_list:
- name : learning_rate
init_value : 0.001
type : float
lower_than : 0.05
greater_than : 0.000005
- name : weight_decay
init_value : 0.1
type : float
lower_than : 1
greater_than : 0.0
- name : batch_size
init_value : 32
type : int
lower_than : 40
greater_than : 30
- name : warmup_prop
init_value : 0.1
type : float
lower_than : 0.2
greater_than : 0.0
```
以下是中文情感分类的`train.py`
```python
from __future__ import absolute_import from __future__ import absolute_import
from __future__ import division from __future__ import division
from __future__ import print_function from __future__ import print_function
import argparse import argparse
import ast import ast
import shutil
import paddle.fluid as fluid
import paddlehub as hub import paddlehub as hub
import os import os
from paddlehub.common.logger import logger from paddlehub.common.logger import logger
...@@ -49,16 +15,32 @@ parser.add_argument("--epochs", type=int, default=3, help="epochs.") ...@@ -49,16 +15,32 @@ parser.add_argument("--epochs", type=int, default=3, help="epochs.")
# the name of hyperparameters to be searched should keep with hparam.py # the name of hyperparameters to be searched should keep with hparam.py
parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=32, help="batch_size.") parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=32, help="batch_size.")
parser.add_argument("--learning_rate", type=float, default=5e-5, help="learning_rate.") parser.add_argument(
parser.add_argument("--warmup_prop", type=float, default=0.1, help="warmup_prop.") "--learning_rate", type=float, default=5e-5, help="learning_rate.")
parser.add_argument("--weight_decay", type=float, default=0.01, help="weight_decay.") parser.add_argument(
"--warmup_prop", type=float, default=0.1, help="warmup_prop.")
parser.add_argument("--max_seq_len", type=int, default=128, help="Number of words of the longest seqence.") parser.add_argument(
parser.add_argument("--checkpoint_dir", type=str, default=None, help="Directory to model checkpoint") "--weight_decay", type=float, default=0.01, help="weight_decay.")
parser.add_argument(
"--max_seq_len",
type=int,
default=128,
help="Number of words of the longest seqence.")
parser.add_argument(
"--checkpoint_dir",
type=str,
default=None,
help="Directory to model checkpoint")
# saved_params_dir and model_path are needed by auto finetune # saved_params_dir and model_path are needed by auto finetune
parser.add_argument("--saved_params_dir", type=str, default="", help="Directory for saving model during ") parser.add_argument(
parser.add_argument("--model_path", type=str, default="", help="load model path") "--saved_params_dir",
type=str,
default="",
help="Directory for saving model during ")
parser.add_argument(
"--model_path", type=str, default="", help="load model path")
args = parser.parse_args() args = parser.parse_args()
...@@ -71,6 +53,7 @@ def is_path_valid(path): ...@@ -71,6 +53,7 @@ def is_path_valid(path):
os.mkdir(dirname) os.mkdir(dirname)
return True return True
if __name__ == '__main__': if __name__ == '__main__':
# Load Paddlehub ERNIE pretrained model # Load Paddlehub ERNIE pretrained model
module = hub.Module(name="ernie") module = hub.Module(name="ernie")
...@@ -133,7 +116,8 @@ if __name__ == '__main__': ...@@ -133,7 +116,8 @@ if __name__ == '__main__':
cls_task.finetune() cls_task.finetune()
run_states = cls_task.eval() run_states = cls_task.eval()
eval_avg_score, eval_avg_loss, eval_run_speed = cls_task._calculate_metrics(run_states) eval_avg_score, eval_avg_loss, eval_run_speed = cls_task._calculate_metrics(
run_states)
# Move ckpt/best_model to the defined saved parameters directory # Move ckpt/best_model to the defined saved parameters directory
best_model_dir = os.path.join(config.checkpoint_dir, "best_model") best_model_dir = os.path.join(config.checkpoint_dir, "best_model")
...@@ -143,4 +127,3 @@ if __name__ == '__main__': ...@@ -143,4 +127,3 @@ if __name__ == '__main__':
# acc on dev will be used by auto finetune # acc on dev will be used by auto finetune
hub.report_final_result(eval_avg_score["acc"]) hub.report_final_result(eval_avg_score["acc"])
```
demo/image_classification/README.md
浏览文件 @ 88677f04
...@@ -158,16 +158,17 @@ $ tensorboard --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_N ...@@ -158,16 +158,17 @@ $ tensorboard --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_N
|预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注| |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/216772)|| |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/216764)|| |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/216649)|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|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/216787)|| |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/216683)|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|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/215599)|| |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/221971)||
|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/216851)|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|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/216735)|| |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/215641)|| |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/216749)|| |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 ## 超参优化AutoDL Finetuner
......
demo/multi_label_classification/README.md
浏览文件 @ 88677f04
...@@ -190,16 +190,17 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 128 ...@@ -190,16 +190,17 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 128
|预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注| |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/216772)|| |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/216764)|| |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/216649)|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|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/216787)|| |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/216683)|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|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/215599)|| |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/221971)||
|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/216851)|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|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/216735)|| |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/215641)|| |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/216749)|| |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 ## 超参优化AutoDL Finetuner
......
demo/qa_classification/README.md
浏览文件 @ 88677f04
...@@ -181,16 +181,17 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 128 ...@@ -181,16 +181,17 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 128
|预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注| |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/216772)|| |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/216764)|| |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/216649)|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|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/216787)|| |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/216683)|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|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/215599)|| |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/221971)||
|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/216851)|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|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/216735)|| |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/215641)|| |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/216749)|| |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 ## 超参优化AutoDL Finetuner
......
demo/reading_comprehension/README.md
浏览文件 @ 88677f04
...@@ -197,16 +197,17 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 384 --batch_size=1 ...@@ -197,16 +197,17 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 384 --batch_size=1
|预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注| |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/216772)|| |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/216764)|| |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/216649)|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|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/216787)|| |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/216683)|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|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/215599)|| |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/221971)||
|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/216851)|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|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/216735)|| |Senta|情感分析预测|N/A|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/215814)||
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## 超参优化AutoDL Finetuner ## 超参优化AutoDL Finetuner
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demo/regression/README.md
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...@@ -177,16 +177,17 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 128 ...@@ -177,16 +177,17 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 128
|预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注| |预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注|
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## 超参优化AutoDL Finetuner ## 超参优化AutoDL Finetuner
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demo/senta/README.md
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...@@ -170,16 +170,17 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR ...@@ -170,16 +170,17 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR
|预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注| |预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注|
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demo/sequence_labeling/README.md
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...@@ -185,16 +185,16 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 128 ...@@ -185,16 +185,16 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 128
|预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注| |预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注|
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## 超参优化AutoDL Finetuner ## 超参优化AutoDL Finetuner
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demo/text_classification/README.md
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...@@ -204,16 +204,17 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 128 ...@@ -204,16 +204,17 @@ python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 128
|预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注| |预训练模型|任务类型|数据集|AIStudio链接|备注|
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|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/216787)|| |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)||
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|LAC|词法分析|N/A|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/215641)|| |LAC|词法分析|N/A|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/215711)||
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## 超参优化AutoDL Finetuner ## 超参优化AutoDL Finetuner
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tutorial/autofinetune-cv.md 已删除 100644 → 0
浏览文件 @ 83260de7
# PaddleHub AutoDL Finetuner——图像分类任务
使用PaddleHub AutoDL Finetuner需要准备两个指定格式的文件：待优化的超参数信息yaml文件hparam.yaml和需要Fine-tune的python脚本train.py
以Fine-tune图像分类任务为例，展示如何利用PaddleHub AutoDL Finetuner进行超参优化。
以下是待优化超参数的yaml文件hparam.yaml，包含需要搜素的超参名字、类型、范围等信息。目前参数搜索类型只支持float和int类型
```
param_list:
- name : learning_rate
init_value : 0.001
type : float
lower_than : 0.05
greater_than : 0.00005
- name : batch_size
init_value : 12
type : int
lower_than : 20
greater_than : 10
```
以下是图像分类的`train.py`
```python
# coding:utf-8
import argparse
import os
import ast
import shutil
import paddle.fluid as fluid
import paddlehub as hub
from paddlehub.common.logger import logger
parser = argparse.ArgumentParser(__doc__)
parser.add_argument("--epochs", type=int, default=1, help="Number of epoches for fine-tuning.")
parser.add_argument("--use_gpu", type=ast.literal_eval, default=True, help="Whether use GPU for fine-tuning.")
parser.add_argument("--checkpoint_dir", type=str, default=None, help="Path to save log data.")
# the name of hyperparameters to be searched should keep with hparam.py
parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=16, help="Total examples' number in batch for training.")
parser.add_argument("--learning_rate", type=float, default=1e-4, help="learning_rate.")
# saved_params_dir and model_path are needed by auto finetune
parser.add_argument("--saved_params_dir", type=str, default="", help="Directory for saving model")
parser.add_argument("--model_path", type=str, default="", help="load model path")
def is_path_valid(path):
if path == "":
return False
path = os.path.abspath(path)
dirname = os.path.dirname(path)
if not os.path.exists(dirname):
os.mkdir(dirname)
return True
def finetune(args):
# Load Paddlehub resnet50 pretrained model
module = hub.Module(name="resnet_v2_50_imagenet")
input_dict, output_dict, program = module.context(trainable=True)
# Download dataset and use ImageClassificationReader to read dataset
dataset = hub.dataset.Flowers()
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)
feature_map = output_dict["feature_map"]
img = input_dict["image"]
feed_list = [img.name]
# Select finetune strategy, setup config and finetune
strategy = hub.DefaultFinetuneStrategy(
learning_rate=args.learning_rate)
config = hub.RunConfig(
use_cuda=True,
num_epoch=args.epochs,
batch_size=args.batch_size,
checkpoint_dir=args.checkpoint_dir,
strategy=strategy)
# Construct transfer learning network
task = hub.ImageClassifierTask(
data_reader=data_reader,
feed_list=feed_list,
feature=feature_map,
num_classes=dataset.num_labels,
config=config)
# Load model from the defined model path or not
if args.model_path != "":
with task.phase_guard(phase="train"):
task.init_if_necessary()
task.load_parameters(args.model_path)
logger.info("PaddleHub has loaded model from %s" % args.model_path)
task.finetune()
run_states = task.eval()
eval_avg_score, eval_avg_loss, eval_run_speed = task._calculate_metrics(run_states)
# Move ckpt/best_model to the defined saved parameters directory
best_model_dir = os.path.join(config.checkpoint_dir, "best_model")
if is_path_valid(args.saved_params_dir) and os.path.exists(best_model_dir):
shutil.copytree(best_model_dir, args.saved_params_dir)
shutil.rmtree(config.checkpoint_dir)
# acc on dev will be used by auto finetune
hub.report_final_result(eval_avg_score["acc"])
if __name__ == "__main__":
args = parser.parse_args()
finetune(args)
```
tutorial/autofinetune.md
浏览文件 @ 88677f04
...@@ -7,11 +7,14 @@ ...@@ -7,11 +7,14 @@
PaddleHub AutoDL Finetuner提供两种超参优化算法： PaddleHub AutoDL Finetuner提供两种超参优化算法：
* **HAZero**: 核心思想是通过对正态分布中协方差矩阵的调整来处理变量之间的依赖关系和scaling。算法基本可以分成以下三步: * **HAZero**: 核心思想是通过对正态分布中协方差矩阵的调整来处理变量之间的依赖关系和scaling。算法基本可以分成以下三步:
1. 采样产生新解
2. 计算目标函数值
3. 更新正态分布参数。
调整参数的基本思路为，调整参数使得产生更优解的概率逐渐增大。优化过程如下图： 1. 采样产生新解
2. 计算目标函数值
3. 更新正态分布参数。
调整参数的基本思路为，调整参数使得产生更优解的概率逐渐增大。优化过程如下图：
<p align="center"> <p align="center">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/release/v1.3/docs/imgs/bayesian_optimization.gif" hspace='10'/> <br /> <img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/release/v1.3/docs/imgs/bayesian_optimization.gif" hspace='10'/> <br />
...@@ -71,17 +74,17 @@ train.py用于接受PaddleHub搜索到的超参进行一次优化过程，将优 ...@@ -71,17 +74,17 @@ train.py用于接受PaddleHub搜索到的超参进行一次优化过程，将优
* 超参评估策略选择PopulationBased时，train.py须包含选项参数model_path，自动从model_path指定的路径恢复模型 * 超参评估策略选择PopulationBased时，train.py须包含选项参数model_path，自动从model_path指定的路径恢复模型
* train.py须反馈模型的评价效果（建议使用验证集或者测试集上的评价效果），通过调用`report_final_result`接口反馈，如 * train.py须反馈模型的评价效果（建议使用验证集或者测试集上的评价效果），通过调用`report_final_result`接口反馈，如
```python ```python
hub.report_final_result(eval_avg_score["acc"]) hub.report_final_result(eval_avg_score["acc"])
``` ```
* 输出的评价效果取值范围应为`(-∞, 1]`，取值越高，表示效果越好。 * 输出的评价效果取值范围应为`(-∞, 1]`，取值越高，表示效果越好。
### 示例 ### 示例
[PaddleHub AutoDL Finetuner超参优化--NLP情感分类任务](./autofinetune-nlp.md) [PaddleHub AutoDL Finetuner超参优化--NLP情感分类任务](../demo/autofinetune_text_classification)
[PaddleHub AutoDL Finetuner超参优化--CV图像分类任务](./autofinetune-cv.md) [PaddleHub AutoDL Finetuner超参优化--CV图像分类任务](../demo/autofinetune_image_classification)
## 三、启动方式 ## 三、启动方式
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