add new documents (#774)

* add new documents

* add picture

docs/index.rst

@@ -8,10 +8,10 @@ PaddleHub 文档
     :titlesonly:
 
     概述<overview>
-    安装<installation>
-    快速体验<quickstart>
+    安装<install>
+    快速体验<quick_experience/quick_index>
     教程<tutorial/tutorial_index>
     API<reference/ref_index>
     FAQ<faq>
-    社区贡献<contribution/contri_index.rst>
+    社区贡献<contribution/contri_index>
     更新历史<release>
\ No newline at end of file

docs/install.md

+# PaddleHub安装
+## 环境准备
+PaddleHub需要与飞桨一起使用，其硬件和操作系统的适用范围与[飞桨](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)相同。
+> 注意：飞桨版本需要>= 1.7.0。  
+
+
+```python
+# 查看是否安装飞桨
+$python # 进入python解释器
+import paddle.fluid
+paddle.fluid.install_check.run_check()
+```
+
+> 如果出现`Your Paddle Fluid is installed successfully`，说明飞桨已成功安装。
+
+
+```python
+$pip list | grep paddlepaddle # 查看飞桨版本。pip list查看所有的package版本，grep负责根据关键字筛选。
+```
+
+## 安装操作
+根据实际需要，执行以下命令之一进行PaddleHub的安装（推荐使用第一个）。
+
+> 1.安装过程中需要网络连接，请确保机器可以正常访问网络。成功安装之后，可以离线使用。  
+2.如果已安装PaddleHub，再次执行安装操作将先卸载再安装。安装方式支持：安装指定版本和安装最新版本。  
+3.由于国内网速的问题，直接pip安装包通常速度非常慢，而且经常会出现装到一半失败了的问题。使用国内镜像可以节省时间，提高pip安装的效率。  
+  ```
+  国内镜像源列表：  
+  清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/  
+  百度：https://mirror.baidu.com/pypi/simple
+  ```
+
+
+```python
+$pip install paddlehub --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  # 安装最新版本，使用清华源
+```
+
+
+```python
+$pip install paddlehub==1.6.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 安装指定版本（==1.6.1表示PaddleHub的版本），使用清华源
+```
+
+
+```python
+$pip install paddlehub --upgrade -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple  # 安装最新版本，使用百度源
+```
+
+
+```python
+$pip install paddlehub==1.6.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple # 安装指定版本（==1.6.1表示PaddleHub的版本），使用百度源
+```
+
+> 如果出现`Successfully installed paddlehub`，说明PaddleHub安装成功。
+
+## 验证安装
+检查PaddleHub是否安装成功。
+
+
+```python
+$pip list | grep paddlehub # pip list查看所有的package版本，grep负责根据关键字筛选
+```
+
+
+```python
+$pip show paddlehub # 查看PaddleHub详细信息
+```
+
+PaddleHub详细信息的如下面所示，可以查看显示了PaddleHub的版本、位置等信息。
+```
+Name: paddlehub
+Version: 1.7.1
+Summary: A toolkit for managing pretrained models of PaddlePaddle and helping user getting started with transfer learning more efficiently.
+Home-page: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
+Author: PaddlePaddle Author
+Author-email: paddle-dev@baidu.com
+License: Apache 2.0
+Location: /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages
+Requires: pandas, pre-commit, gunicorn, flake8, visualdl, yapf, flask, protobuf, sentencepiece, six, cma, colorlog
+Required-by:
+```
+
+## 如何卸载
+此卸载仅卸载PaddleHub，已下载的模型文件和数据集仍保留。
+
+
+```python
+$pip uninstall paddlehub -y  # 卸载PaddleHub
+```
+
+> 如果出现`Successfully uninstalled paddlehub`,表明PaddleHub卸载成功。
+
+## 常见问题
+1. 已安装PaddleHub，可以升级飞桨版本吗？  
+ 	答复：可以。直接正常升级飞桨版本即可。  
+2. 已安装PaddleHub，如何升级？  
+	答复：执行`pip install paddlehub --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`，可以将PaddleHub升级到最新版本。  
+3. `upgrade`安装与安装指定版本有什么区别？  
+ 	答复：`upgrade`安装的是最新版本，安装指定版本可以安装任意版本。  
+4. 如何设置PaddleHub下载的缓存位置？  
+ 	答复：PaddleHub的Module默认会保存在用户目录下，可以通过修改环境变量`HUB_HOME`更改这个位置。

docs/quick_experience/cmd_quick_run.md

+# 通过命令行调用方式使用PaddleHub
+
+本页面的代码/命令可在[AIStudio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/643120)上在线运行，类似notebook的环境，只需通过浏览器即可访问，无需准备环境，非常方便开发者快速体验。
+
+PaddleHub在设计时，为模型的管理和使用提供了命令行工具，也提供了通过命令行调用PaddleHub模型完成预测的方式。比如，前面章节中人像分割和文本分词的任务也可以通过命令行调用的方式实现。
+
+### 体验前请提前安装好PaddleHub
+
+
+```python
+# 指定版本安装PaddleHub，使用清华源更稳定、更迅速
+$ pip install paddlehub==1.6.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+#升级到最新版本，使用清华源更稳定、更迅速
+$ pip install paddlehub --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+```
+
+### 人像扣图
+
+
+```python
+# 下载待测试图片
+$ wget https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_image.jpg
+# 通过命令行方式实现人像扣图任务
+$ hub run deeplabv3p_xception65_humanseg --input_path test_image.jpg --visualization=True --output_dir="humanseg_output"
+```
+
+    --2020-07-22 12:19:52--  https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_image.jpg
+    Resolving paddlehub.bj.bcebos.com (paddlehub.bj.bcebos.com)... 182.61.200.195, 182.61.200.229
+    Connecting to paddlehub.bj.bcebos.com (paddlehub.bj.bcebos.com)|182.61.200.195|:443... connected.
+    HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
+    Length: 967120 (944K) [image/jpeg]
+    Saving to: ‘test_image.jpg’
+
+    test_image.jpg      100%[===================>] 944.45K  6.13MB/s    in 0.2s  
+
+    2020-07-22 12:19:53 (6.13 MB/s) - ‘test_image.jpg’ saved [967120/967120]
+
+    [{'save_path': 'humanseg_output/test_image.png', 'data': array([[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
+           [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
+           [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
+           ...,
+           [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
+           [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
+           [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]], dtype=float32)}]
+
+
+
+![png](../imgs/humanseg_test_res.png)
+
+
+### 中文分词
+
+
+```python
+#通过命令行方式实现文本分词任务
+$ hub run lac --input_text "今天是个好日子"
+```
+
+    Install Module lac
+    Downloading lac
+    [==================================================] 100.00%
+    Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpjcskpj8x/lac
+    [==================================================] 100.00%
+    Successfully installed lac-2.1.1
+    [{'word': ['今天', '是', '个', '好日子'], 'tag': ['TIME', 'v', 'q', 'n']}]
+
+
+上面的命令中包含四个部分，分别是：
+- hub 表示PaddleHub的命令。
+- run 调用run执行模型的预测。
+- deeplabv3p_xception65_humanseg、lac 表示要调用的算法模型。
+- --input_path/--input_text  表示模型的输入数据，图像和文本的输入方式不同。
+
+另外，命令行中`visualization=True`表示将结果可视化输出，`output_dir="humanseg_output"`表示预测结果的保存目录，可以到该路径下查看输出的图片。
+
+再看一个文字识别和一个口罩检测的例子。
+
+### OCR文字识别
+
+
+```python
+# 下载待测试的图片
+$ wget https://paddlehub.bj.bcebos.com/model/image/ocr/test_ocr.jpg
+
+# 该Module依赖于第三方库shapely和pyclipper，需提前安装
+$ pip install shapely
+$ pip install pyclipper
+
+# 通过命令行方式实现文字识别任务
+$ hub run chinese_ocr_db_crnn_mobile --input_path test_ocr.jpg --visualization=True --output_dir='ocr_result'
+```
+
+    --2020-07-22 15:00:50--  https://paddlehub.bj.bcebos.com/model/image/ocr/test_ocr.jpg
+    Resolving paddlehub.bj.bcebos.com (paddlehub.bj.bcebos.com)... 182.61.200.195, 182.61.200.229
+    Connecting to paddlehub.bj.bcebos.com (paddlehub.bj.bcebos.com)|182.61.200.195|:443... connected.
+    HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
+    Length: 48680 (48K) [image/jpeg]
+    Saving to: ‘test_ocr.jpg’
+
+    test_ocr.jpg        100%[===================>]  47.54K  --.-KB/s    in 0.02s  
+
+    2020-07-22 15:00:51 (2.88 MB/s) - ‘test_ocr.jpg’ saved [48680/48680]
+
+    Looking in indexes: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
+    Requirement already satisfied: shapely in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (1.7.0)
+    Looking in indexes: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
+    Requirement already satisfied: pyclipper in /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages (1.2.0)
+    [{'save_path': 'ocr_result/ndarray_1595401261.294494.jpg', 'data': [{'text': '纯臻营养护发素', 'confidence': 0.9438689351081848, 'text_box_position': [[24, 36], [304, 34], [304, 72], [24, 74]]}, {'text': '产品信息/参数', 'confidence': 0.9843138456344604, 'text_box_position': [[24, 80], [172, 80], [172, 104], [24, 104]]}, {'text': '（45元/每公斤，100公斤起订）', 'confidence': 0.9210420250892639, 'text_box_position': [[24, 109], [333, 109], [333, 136], [24, 136]]}, {'text': '每瓶22元，1000瓶起订）', 'confidence': 0.9685984253883362, 'text_box_position': [[22, 139], [283, 139], [283, 166], [22, 166]]}, {'text': '【品牌】', 'confidence': 0.9527574181556702, 'text_box_position': [[22, 174], [85, 174], [85, 198], [22, 198]]}, {'text': '：代加工方式/OEMODM', 'confidence': 0.9442129135131836, 'text_box_position': [[90, 176], [301, 176], [301, 196], [90, 196]]}, {'text': '【品名】', 'confidence': 0.8793742060661316, 'text_box_position': [[23, 205], [85, 205], [85, 229], [23, 229]]}, {'text': '：纯臻营养护发素', 'confidence': 0.9230973124504089, 'text_box_position': [[95, 204], [235, 206], [235, 229], [95, 227]]}, {'text': '【产品编号】', 'confidence': 0.9311650395393372, 'text_box_position': [[24, 238], [120, 238], [120, 260], [24, 260]]}, {'text': 'J：YM-X-3011', 'confidence': 0.8866629004478455, 'text_box_position': [[110, 239], [239, 239], [239, 256], [110, 256]]}, {'text': 'ODMOEM', 'confidence': 0.9916308522224426, 'text_box_position': [[414, 233], [430, 233], [430, 304], [414, 304]]}, {'text': '【净含量】：220ml', 'confidence': 0.8709315657615662, 'text_box_position': [[23, 268], [181, 268], [181, 292], [23, 292]]}, {'text': '【适用人群】', 'confidence': 0.9589888453483582, 'text_box_position': [[24, 301], [118, 301], [118, 321], [24, 321]]}, {'text': '：适合所有肤质', 'confidence': 0.935418963432312, 'text_box_position': [[131, 300], [254, 300], [254, 323], [131, 323]]}, {'text': '【主要成分】', 'confidence': 0.9366627335548401, 'text_box_position': [[24, 332], [117, 332], [117, 353], [24, 353]]}, {'text': '鲸蜡硬脂醇', 'confidence': 0.9033458828926086, 'text_box_position': [[138, 331], [235, 331], [235, 351], [138, 351]]}, {'text': '燕麦B-葡聚', 'confidence': 0.8497812747955322, 'text_box_position': [[248, 332], [345, 332], [345, 352], [248, 352]]}, {'text': '椰油酰胺丙基甜菜碱、', 'confidence': 0.8935506939888, 'text_box_position': [[54, 363], [232, 363], [232, 383], [54, 383]]}, {'text': '糖、', 'confidence': 0.8750994205474854, 'text_box_position': [[25, 364], [62, 364], [62, 383], [25, 383]]}, {'text': '泛酯', 'confidence': 0.5581164956092834, 'text_box_position': [[244, 363], [281, 363], [281, 382], [244, 382]]}, {'text': '（成品包材）', 'confidence': 0.9566792845726013, 'text_box_position': [[368, 367], [475, 367], [475, 388], [368, 388]]}, {'text': '【主要功能】', 'confidence': 0.9493741393089294, 'text_box_position': [[24, 395], [119, 395], [119, 416], [24, 416]]}, {'text': '：可紧致头发磷层', 'confidence': 0.9692543745040894, 'text_box_position': [[128, 397], [273, 397], [273, 414], [128, 414]]}, {'text': '美，从而达到', 'confidence': 0.8662520051002502, 'text_box_position': [[265, 395], [361, 395], [361, 415], [265, 415]]}, {'text': '即时持久改善头发光泽的效果，给干燥的头', 'confidence': 0.9690631031990051, 'text_box_position': [[25, 425], [372, 425], [372, 448], [25, 448]]}, {'text': '发足够的滋养', 'confidence': 0.8946213126182556, 'text_box_position': [[26, 457], [136, 457], [136, 477], [26, 477]]}]}]
+
+
+
+```python
+# 查看预测结果
+```
+
+
+![png](../imgs/ocr_res.jpg)
+
+
+### 口罩检测
+
+
+```python
+# 下载待测试的图片
+$ wget https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_mask_detection.jpg
+
+# 通过命令行方式实现文字识别任务
+$ hub run pyramidbox_lite_mobile_mask --input_path test_mask_detection.jpg --visualization=True --output_dir='detection_result'
+```
+
+    --2020-07-22 15:08:11--  https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_mask_detection.jpg
+    Resolving paddlehub.bj.bcebos.com (paddlehub.bj.bcebos.com)... 182.61.200.229, 182.61.200.195
+    Connecting to paddlehub.bj.bcebos.com (paddlehub.bj.bcebos.com)|182.61.200.229|:443... connected.
+    HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
+    Length: 299133 (292K) [image/jpeg]
+    Saving to: ‘test_mask_detection.jpg’
+
+    test_mask_detection 100%[===================>] 292.12K  --.-KB/s    in 0.06s  
+
+    2020-07-22 15:08:11 (4.55 MB/s) - ‘test_mask_detection.jpg’ saved [299133/299133]
+
+    Install Module pyramidbox_lite_mobile_mask
+    Downloading pyramidbox_lite_mobile_mask
+    [==================================================] 100.00%
+    Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmp8oes9jid/pyramidbox_lite_mobile_mask
+    [==================================================] 100.00%
+    Successfully installed pyramidbox_lite_mobile_mask-1.3.0
+    Downloading pyramidbox_lite_mobile
+    [==================================================] 100.00%
+    Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpvhjhlr10/pyramidbox_lite_mobile
+    [==================================================] 100.00%
+    [{'data': [{'label': 'MASK', 'confidence': 0.9992434978485107, 'top': 181, 'bottom': 440, 'left': 457, 'right': 654}, {'label': 'MASK', 'confidence': 0.9224318265914917, 'top': 340, 'bottom': 578, 'left': 945, 'right': 1125}, {'label': 'NO MASK', 'confidence': 0.9996706247329712, 'top': 292, 'bottom': 500, 'left': 1166, 'right': 1323}], 'path': 'test_mask_detection.jpg'}]
+
+
+
+```python
+# 查看预测结果
+```
+
+
+![png](../imgs/test_mask_detection_result.jpg)
+
+
+### PaddleHub命令行工具简介
+
+PaddleHub的命令行工具在开发时借鉴了Anaconda和PIP等软件包管理的理念，可以方便快捷的完成模型的搜索、下载、安装、升级、预测等功能。 下面概要介绍一下PaddleHub支持的12个命令，详细介绍可查看[命令行参考](http://)章节。：
+* install：用于将Module安装到本地，默认安装在{HUB_HOME}/.paddlehub/modules目录下；
+* uninstall：卸载本地Module；
+* show：用于查看本地已安装Module的属性或者指定目录下确定的Module的属性，包括其名字、版本、描述、作者等信息；
+* download：用于下载百度飞桨PaddleHub提供的Module；
+* search：通过关键字在服务端检索匹配的Module，当想要查找某个特定模型的Module时，使用search命令可以快速得到结果，例如hub search ssd命令，会查找所有包含了ssd字样的Module，命令支持正则表达式，例如hub search ^s.\*搜索所有以s开头的资源；
+* list：列出本地已经安装的Module；
+* run：用于执行Module的预测；
+* version：显示PaddleHub版本信息；
+* help：显示帮助信息；
+* clear：PaddleHub在使用过程中会产生一些缓存数据，这部分数据默认存放在${HUB_HOME}/.paddlehub/cache目录下，用户可以通过clear命令来清空缓存；
+* autofinetune：用于自动调整Fine-tune任务的超参数，具体使用详情参考[PaddleHub AutoDL Finetuner](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.5/docs/tutorial/autofinetune.md)使用教程；
+* config：用于查看和设置Paddlehub相关设置，包括对server地址、日志级别的设置；
+* serving：用于一键部署Module预测服务，详细用法见[PaddleHub Serving一键服务部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.5/docs/tutorial/serving.md)。
+
+## 小结
+PaddleHub的产品理念是模型即软件，通过Python API或命令行实现模型调用，可快速体验或集成飞桨特色预训练模型。
+此外，当用户想用少量数据来优化预训练模型时，PaddleHub也支持迁移学习，通过Fine-tune API，内置多种优化策略，只需少量代码即可完成预训练模型的Fine-tuning。具体可通过后面迁移学习的章节了解。
+>值得注意的是，不是所有的Module都支持通过命令行预测 (例如BERT/ERNIE Transformer类模型，一般需要搭配任务进行Fine-tune)， 也不是所有的Module都可用于Fine-tune（例如一般不建议用户使用词法分析LAC模型Fine-tune）。建议提前阅读[预训练模型的介绍文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist)了解使用场景。

docs/quick_experience/more_demos.md

+# PaddleHub更多体验Demos
+
+## PaddleHub官方Demo全集
+
+官方Demo在AI Studio中均可在线运行，类似notebook的环境，只需通过浏览器即可访问，无需准备环境，非常方便开发者快速体验。
+并将持续更新，建议收藏。
+[https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/79927](https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/79927)
+
+## PaddleHub开发者趣味实践作品
+
+1. [布剪刀石头【人脸识别切换本地窗口】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/507630)
+1. [秋水中的鱼【yesok舞蹈背景抠图转换并动漫风格迁移】](http://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/517066)
+1. [Ninetailskim【在人脸上玩复古windows弹球】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/518861)
+1. [乌拉__【监控口罩，语音提醒，后台记录】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/506931)
+1. [九品炼丹师【影流之绿蛙蔡徐坤，人脸识别加头饰+ 人像分割变分身】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/505168)
+1. [七年期限【风格迁移以及本地部署】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/520453)
+1. [Fanas无敌【口红试色项目】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/516520)
+1. [skywalk163【用paddlehub统计飞桨源代码词频以及词云与人像展示】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/519841)
+1. [AIStudio261428【人脸识别+漫画表情包】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/519616)
+1. [土豆芽【六一儿童节邀请卡通人物来做客】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/520925)
+1. [大熊猫的感觉【变化的口罩】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/520996)
+1. [kly1997【一键旅游+戴墨镜】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/518117)
+1. [寞寞_默默【穿越到油画中】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/516332)
+1. [isse7【创意项目：风格“鬼脸”变换】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/515307)
+1. [Pda【人脸趣味变】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/516306)
+1. [Kgkzhiwen【我的新衣】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/516663)
+1. [哎呀呀好好学习【脸型自动调整】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/513640)
+1. [Tfboy【证件照换底】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/509443)
+1. [Leigangblog【我是明星脸】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/505537)
+1. [wpb3dm【时装模特换装】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/519349)
+1. [lsvine_bai【女友秒变神秘金发女神】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/521784)
+1. [Lemonadeqk【简单追星】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/520488)
+1. [XM1436gr【利用PaddleHub关键点检测实现AI换卡通脸】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/514547)
+1. [旺仔【人人都是圆眼萌仔】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/519222)
+1. [Arrowarcher【AI一键换发】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/508270)
+1. [WHY197598【移物换景基础】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/517961)
+1. [署名景逸【基于paddlehub人脸关键点检测的疲劳检测】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/506024)
+1. [thunder95【PaddleHub目光表情投票】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/514205)
+1. [上弦月C 【坟头蹦迪毕业照】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/511253)
+1. [如意_鸡蛋【左看像周润发，右看像刘德华】](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/507231)

docs/quick_experience/python_use_hub.md

+# 通过Python代码调用方式使用PaddleHub
+
+本页面的代码/命令可在[AIStudio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/635335)上在线运行，类似notebook的环境，只需通过浏览器即可访问，无需准备环境，非常方便开发者快速体验。
+
+## 计算机视觉任务的PaddleHub示例
+先以计算机视觉任务为例，我们选用一张测试图片test.jpg，分别实现如下四项功能：
+* 人像扣图（[deeplabv3p_xception65_humanseg](https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=deeplabv3p_xception65_humanseg&en_category=ImageSegmentation)）
+* 人体部位分割（[ace2p](https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=ace2p&en_category=ImageSegmentation)）
+
+* 人脸检测（[ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640](https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640&en_category=FaceDetection)）
+* 关键点检测（[human_pose_estimation_resnet50_mpii](https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=human_pose_estimation_resnet50_mpii&en_category=KeyPointDetection)）
+
+>注：如果需要查找PaddleHub中可以调用哪些预训练模型，获取模型名称（如deeplabv3p_xception65_humanseg，后续代码中通过该名称调用模型），请参考[官网文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist)，文档中已按照模型类别分好类，方便查找，并且提供了详细的模型介绍。
+
+
+### 体验前请提前安装好PaddleHub
+
+
+```python
+# 下载安装paddlehub到最新版本，仅第一次运行项目时执行此命令
+$ pip install paddlehub==1.6.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #指定版本安装PaddleHub，使用清华源更稳定、更迅速
+$ pip install paddlehub --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #升级到最新版本，使用清华源更稳定、更迅速
+```
+
+### 原图展示
+
+
+```python
+# 下载待测试图片
+$ wget https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_image.jpg
+```
+
+    --2020-07-22 12:22:19--  https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_image.jpg
+    Resolving paddlehub.bj.bcebos.com (paddlehub.bj.bcebos.com)... 182.61.200.195, 182.61.200.229
+    Connecting to paddlehub.bj.bcebos.com (paddlehub.bj.bcebos.com)|182.61.200.195|:443... connected.
+    HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
+    Length: 967120 (944K) [image/jpeg]
+    Saving to: ‘test_image.jpg.1’
+
+    test_image.jpg.1    100%[===================>] 944.45K  5.51MB/s    in 0.2s  
+
+    2020-07-22 12:22:19 (5.51 MB/s) - ‘test_image.jpg.1’ saved [967120/967120]
+
+
+
+
+![png](../imgs/humanseg_test.png)
+
+
+### 人像扣图
+
+PaddleHub采用模型即软件的设计理念，所有的预训练模型与Python软件包类似，具备版本的概念，通过`hub install`、`hub uninstall`命令可以便捷地完成模型的安装、升级和卸载。
+> 使用如下命令默认下载最新版本的模型，如果需要指定版本，可在后面接版本号，如`==1.1.1`。
+
+
+```python
+#安装预训练模型，deeplabv3p_xception65_humanseg是模型名称
+$ hub install deeplabv3p_xception65_humanseg
+```
+
+    Downloading deeplabv3p_xception65_humanseg
+    [==================================================] 100.00%
+    Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpo32jeve0/deeplabv3p_xception65_humanseg
+    [==================================================] 100.00%
+    Successfully installed deeplabv3p_xception65_humanseg-1.1.1
+
+
+
+```python
+# 导入paddlehub库
+import paddlehub as hub
+# 指定模型名称、待预测的图片路径、输出结果的路径，执行并输出预测结果
+module = hub.Module(name="deeplabv3p_xception65_humanseg")
+res = module.segmentation(paths = ["./test_image.jpg"], visualization=True, output_dir='humanseg_output')
+```
+
+    [32m[2020-07-22 12:22:49,474] [    INFO] - Installing deeplabv3p_xception65_humanseg module [0m
+
+
+    Downloading deeplabv3p_xception65_humanseg
+    [==================================================] 100.00%
+    Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpzrrl1duq/deeplabv3p_xception65_humanseg
+    [==================================================] 100.00%
+
+
+    [32m[2020-07-22 12:23:11,811] [    INFO] - Successfully installed deeplabv3p_xception65_humanseg-1.1.1 [0m
+
+
+
+![png](../imgs/output_8_3.png)
+
+
+可以看到，使用Python代码调用PaddleHub只需要三行代码即可实现：
+```
+import paddlehub as hub   # 导入PaddleHub代码库
+module = hub.Module(name="deeplabv3p_xception65_humanseg")    # 指定模型名称
+res = module.segmentation(paths = ["./test.jpg"], visualization=True, output_dir='humanseg_output')  # 指定模型的输入和输出路径，执行并输出预测结果，其中visualization=True表示将结果可视化输出
+```
+* 模型名称均通过`hub.Module` API来指定；
+* `module.segmentation`用于执行图像分割类的预测任务，不同类型任务设计了不同的预测API，比如人脸检测任务采用`face_detection`函数执行预测，建议调用预训练模型之前先仔细查阅对应的模型介绍文档。
+* 预测结果保存在`output_dir='humanseg_output'`目录下，可以到该路径下查看输出的图片。
+
+其他任务的实现方式，均可参考这个“套路”。看一下接下来几个任务如何实现。
+
+### 人体部位分割
+
+
+```python
+#安装预训练模型
+$ hub install ace2p
+```
+
+    /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/sklearn/externals/joblib/externals/cloudpickle/cloudpickle.py:47: DeprecationWarning: the imp module is deprecated in favour of importlib; see the module's documentation for alternative uses
+      import imp
+    Downloading ace2p
+    [==================================================] 100.00%
+    Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpfsovt3f8/ace2p
+    [==================================================] 100.00%
+    Successfully installed ace2p-1.1.0
+
+
+
+```python
+# 导入paddlehub库
+import paddlehub as hub
+# 指定模型名称、待预测的图片路径、输出结果的路径，执行并输出预测结果
+module = hub.Module(name="ace2p")
+res = module.segmentation(paths = ["./test_image.jpg"], visualization=True, output_dir='ace2p_output')
+```
+
+    [32m[2020-07-22 12:23:58,027] [    INFO] - Installing ace2p module [0m
+
+
+    Downloading ace2p
+    [==================================================] 100.00%
+    Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmptrogpj6j/ace2p
+    [==================================================] 100.00%
+
+
+    [32m[2020-07-22 12:24:22,575] [    INFO] - Successfully installed ace2p-1.1.0 [0m
+
+
+
+![png](../imgs/output_12_3.png)
+
+
+### 人脸检测
+
+
+```python
+#安装预训练模型
+$ hub install ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640
+```
+
+    Downloading ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640
+    [==================================================] 100.00%
+    Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpz82xnmy6/ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640
+    [==================================================] 100.00%
+    Successfully installed ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640-1.1.2
+
+
+
+```python
+# 导入paddlehub库
+import paddlehub as hub
+# 指定模型名称、待预测的图片路径、输出结果的路径，执行并输出预测结果
+module = hub.Module(name="ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640")
+res = module.face_detection(paths = ["./test_image.jpg"], visualization=True, output_dir='face_detection_output')
+```
+
+    [32m[2020-07-22 12:25:12,948] [    INFO] - Installing ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640 module [0m
+
+
+    Downloading ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640
+    [==================================================] 100.00%
+    Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpw44mo56p/ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640
+    [==================================================] 100.00%
+
+
+    [32m[2020-07-22 12:25:14,698] [    INFO] - Successfully installed ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640-1.1.2
+
+
+
+![png](../imgs/output_15_3.png)
+
+
+### 关键点检测
+
+
+```python
+#安装预训练模型
+$ hub install human_pose_estimation_resnet50_mpii
+```
+
+    /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/sklearn/externals/joblib/externals/cloudpickle/cloudpickle.py:47: DeprecationWarning: the imp module is deprecated in favour of importlib; see the module's documentation for alternative uses
+      import imp
+    Downloading human_pose_estimation_resnet50_mpii
+    [==================================================] 100.00%
+    Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpn_ppwkzq/human_pose_estimation_resnet50_mpii
+    [========                                          ] 17.99%
+
+
+```python
+# 导入paddlehub库
+import paddlehub as hub
+# 指定模型名称、待预测的图片路径、输出结果的路径，执行并输出预测结果
+module = hub.Module(name="human_pose_estimation_resnet50_mpii")
+res = module.keypoint_detection(paths = ["./test_image.jpg"], visualization=True, output_dir='keypoint_output')
+```
+
+    [32m[2020-07-23 11:27:33,989] [    INFO] - Installing human_pose_estimation_resnet50_mpii module [0m
+    [32m[2020-07-23 11:27:33,992] [    INFO] - Module human_pose_estimation_resnet50_mpii already installed in /home/aistudio/.paddlehub/modules/human_pose_estimation_resnet50_mpii [0m
+
+
+    image saved in keypoint_output/test_imagetime=1595474855.jpg
+
+
+
+![png](../imgs/output_18_2.png)
+
+
+## 自然语言处理任务的PaddleHub示例
+
+再看两个自然语言处理任务的示例，下面以中文分词和情感分类的任务为例介绍。
+* 中文分词（[lac](https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=lac&en_category=LexicalAnalysis)）
+* 情感分析（[senta_bilstm](https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=senta_bilstm&en_category=SentimentAnalysis)）
+
+### 中文分词
+
+
+```python
+#安装预训练模型
+$ hub install lac
+```
+
+    2020-07-22 10:03:09,866-INFO: font search path ['/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf', '/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/afm', '/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/pdfcorefonts']
+    2020-07-22 10:03:10,208-INFO: generated new fontManager
+    Downloading lac
+    [==================================================] 100.00%
+    Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmp8ukaz690/lac
+    [==================================================] 100.00%
+    Successfully installed lac-2.1.1
+
+
+
+```python
+# 导入paddlehub库
+import paddlehub as hub
+# 指定模型名称、待分词的文本，执行并输出预测结果
+lac = hub.Module(name="lac")
+test_text = ["1996年，曾经是微软员工的加布·纽维尔和麦克·哈灵顿一同创建了Valve软件公司。他们在1996年下半年从id software取得了雷神之锤引擎的使用许可，用来开发半条命系列。"]
+res = lac.lexical_analysis(texts = test_text)
+# 打印预测结果
+print("中文词法分析结果：", res)
+```
+
+    [32m[2020-07-22 10:03:18,439] [    INFO] - Installing lac module[0m
+    [32m[2020-07-22 10:03:18,531] [    INFO] - Module lac already installed in /home/aistudio/.paddlehub/modules/lac [0m
+
+
+    中文词法分析结果： [{'word': ['1996年', '，', '曾经', '是', '微软', '员工', '的', '加布·纽维尔', '和', '麦克·哈灵顿', '一同', '创建', '了', 'Valve软件公司', '。', '他们', '在', '1996年下半年', '从', 'id', ' ', 'software', '取得', '了', '雷神之锤', '引擎', '的', '使用', '许可', '，', '用来', '开发', '半条命', '系列', '。'], 'tag': ['TIME', 'w', 'd', 'v', 'ORG', 'n', 'u', 'PER', 'c', 'PER', 'd', 'v', 'u', 'ORG', 'w', 'r', 'p', 'TIME', 'p', 'nz', 'w', 'n', 'v', 'u', 'n', 'n', 'u', 'vn', 'vn', 'w', 'v', 'v', 'n', 'n', 'w']}]
+
+
+可以看到，与计算机视觉任务相比，输入和输出接口（这里需要输入文本，以函数参数的形式传入）存在差异，这与任务类型相关，具体可查看对应预训练模型的API介绍。
+
+### 情感分类
+
+
+```python
+#安装预训练模型
+$ hub install senta_bilstm
+```
+
+    Module senta_bilstm-1.1.0 already installed in /home/aistudio/.paddlehub/modules/senta_bilstm
+
+
+
+```python
+import paddlehub as hub
+senta = hub.Module(name="senta_bilstm")
+test_text = ["味道不错，确实不算太辣，适合不能吃辣的人。就在长江边上，抬头就能看到长江的风景。鸭肠、黄鳝都比较新鲜。"]
+res = senta.sentiment_classify(texts = test_text)
+
+print("情感分析结果：", res)
+```
+
+    [32m[2020-07-22 10:34:06,922] [    INFO] - Installing senta_bilstm module [0m
+    [32m[2020-07-22 10:34:06,984] [    INFO] - Module senta_bilstm already installed in /home/aistudio/.paddlehub/modules/senta_bilstm
+    [32m[2020-07-22 10:34:08,937] [    INFO] - Installing lac module[0m
+    [32m[2020-07-22 10:34:08,939] [    INFO] - Module lac already installed in /home/aistudio/.paddlehub/modules/lac [0m
+
+
+    情感分析结果： [{'text': '味道不错，确实不算太辣，适合不能吃辣的人。就在长江边上，抬头就能看到长江的风景。鸭肠、黄鳝都比较新鲜。', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.9771, 'negative_probs': 0.0229}]
+
+
+## 总结
+PaddleHub提供了丰富的预训练模型，包括图像分类、语义模型、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型，只需要3行Python代码即可快速调用，即时输出预测结果，非常方便。您可以尝试一下，从[预训练模型列表](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist)中选择一些模型体验一下。
+

docs/quick_experience/quick_index.rst

+快速体验
+==================
+
+安装PaddleHub成功后，可以通过如下几个章节快速体验PaddleHub的推理功能。
+
+..  toctree::
+    :maxdepth: 1
+
+    通过命令行调用方式使用PaddleHub<cmd_quick_run>
+    通过Python代码调用方式使用PaddleHub<python_use_hub>
+    PaddleHub更多体验Demos<more_demos>

docs/tutorial/tutorial_index.rst

@@ -12,9 +12,10 @@
     命令行工具<cmdintro>
     自定义数据<how_to_load_data>
     Fine-tune模型转化为PaddleHub Module<finetuned_model_to_module.md>
-    自定义任务<how_to_define_task>
+    迁移学习<how_to_finetune>
     服务化部署<serving>
     文本Embedding服务<bert_service>
+    自定义任务<how_to_define_task>
     语义相似度计算<sentence_sim>
     ULMFit优化策略<strategy_exp>
     超参优化<autofinetune>