From 8bd9e37ca8218f3e76adf7afc1848e7609baca09 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Steffy-zxf <48793257+Steffy-zxf@users.noreply.github.com> Date: Thu, 26 Dec 2019 17:49:40 +0800 Subject: [PATCH] Update README.md --- demo/README.md | 54 +++++++++++++++++++++++++------------------------- 1 file changed, 27 insertions(+), 27 deletions(-) diff --git a/demo/README.md b/demo/README.md index 8b5d2a89..0176631f 100644 --- a/demo/README.md +++ b/demo/README.md @@ -2,44 +2,44 @@ 目前PaddleHub有以下任务示例： -* 图像分类 - * 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。 +* [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 - * 该样例展示了PaddleHub如何利用中文词法分析LAC进行预测。 +* [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 - * 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。 +* [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 - * 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。 +* [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 - * 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。 +* [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 - * 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。 +* [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。 -* 多标签分类 - * 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。 +* [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 - * 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。 +* [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 - * 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。 +* [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 - * 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。 +* [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 - * 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。 +* [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 - * 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。 +* [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 - * 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。 +* [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。 **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) @@ -64,4 +64,4 @@ ## 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](../../tutorial/autofinetune.md) 和[使用样例](../autofinetune) +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](../../tutorial/autofinetune.md) -- GitLab