# PaddleHub [![Build Status](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/PaddleHub.svg?branch=develop)](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/PaddleHub) [![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: * 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、图像生成八类主流模型。 * 更多详情可查看官网:http://hub.paddlepaddle.org.cn * 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/v1.0.0/demo/text-classification) * [序列标注](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.0.0/demo/sequence-labeling) * [多标签分类](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.0.0/demo/multi-label-classification) * [图像分类](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.0.0/demo/image-classification) * [检索式问答任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.0.0/demo/qa_classification) * 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) ## 环境依赖 * Python==2.7 or Python>=3.5 * PaddlePaddle>=1.4.0 除上述依赖外,PaddleHub的预训练模型和预置数据集需要连接服务端进行下载,请确保机器可以正常访问网络 ## 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)的形式提交给我们,我们会第一时间进行跟进 ## 安装 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 $ 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']}] ``` `示例二` 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}] ``` `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 $ 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_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) 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 http://hub.paddlepaddle.org.cn 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) [自定义迁移任务](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub:-%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89Task) ## 在线体验 我们在AI Studio和AIBook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: * ERNIE文本分类: * [AI Studio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/79380) * [AIBook](https://console.bce.baidu.com/bml/?_=1562072915183#/bml/aibook/ernie_txt_cls) * ERNIE序列标注: * [AI Studio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/79377) * [AIBook](https://console.bce.baidu.com/bml/?_=1562072915183#/bml/aibook/ernie_seq_label) * ELMo文本分类: * [AI Studio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/79400) * [AIBook](https://console.bce.baidu.com/bml/#/bml/aibook/elmo_txt_cls) * senta情感分类: * [AI Studio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/79398) * [AIBook](https://console.bce.baidu.com/bml/#/bml/aibook/senta_bilstm) * 图像分类: * [AI Studio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/79378) * [AIBook](https://console.bce.baidu.com/bml/#/bml/aibook/img_cls) ## 版权和许可证 PaddleHub由[Apache-2.0 license](LICENSE)提供