
DeepSeek Janus-Pro 应用代码与图片链接实践
PaddleHub 是一个基于 PaddlePaddle 的预训练模型管理工具,它帮助开发者轻松地进行迁移学习和模型部署。本文将详细介绍如何调用 PaddleHub 的 API,并探讨其在图像分类、目标检测、词法分析等领域的应用。
PaddleHub 是一个强大的工具,专门用于管理和应用预训练模型。它支持图像分类、目标检测、词法分析、Transformer、情感分析等多种任务。随着深度学习的普及,PaddleHub 让开发者能快速使用大规模预训练模型,从而加速项目开发。
PaddleHub 提供了一种简单而高效的方式来使用丰富的预训练模型。其主要优势包括:
PaddleHub 目前支持 29 个模型,而 PytorchHub 仅支持 18 个。虽然 PytorchHub 涉及的方向更多,但 PaddleHub 在 NLP 方面优势明显,支持的模型多达 22 个,包括 BERT 和百度研发的 Ernie。
PaddleHub 提供命令行运行的功能,使得用户可以快速进行模型预测,而不必进入 Python 环境。使用命令 hub run XXX --input_text XXX
,便可轻松进行文本或图像预测。
import paddlehub as hub
hub.finetune_and_eval(task, data_reader, feed_list, config=None)
PaddleHub 支持 Fine-tune,可以让用户根据自己的数据进行模型微调。而 PyTorchHub 则不支持这一功能,只能使用传统的脚本调参方式。
在用户自定义模型上传方面,PytorchHub 支持用户提交新模型,但 PaddleHub 暂不支持。不过,据可靠消息,PaddleHub 将在未来支持该功能。
使用以下命令安装 PaddleHub:
pip install paddlehub
安装后,可以直接通过命令行体验 PaddleHub 的便捷功能。以下是一些示例:
hub run lac --input_text "今天的你真好看"
hub run senta_bilstm --input_text "老铁666,带你开黑"
hub run ssd_mobilenet_v1_pascal --input_path test_img_bird.jpg
Fine-tune 是迁移学习中常用的技术,它可以让预训练模型适应新的领域数据。以下是使用 PaddleHub 进行图像分类迁移学习的步骤:
安装 PaddlePaddle 和 PaddleHub,并选择一个预训练模型,例如 ResNet-50。
module_map = {
"resnet50": "resnet_v2_50_imagenet",
"resnet101": "resnet_v2_101_imagenet",
}
module_name = module_map["resnet50"]
module = hub.Module(name=module_name)
使用 PaddleHub 提供的数据集并生成数据读取器。
dataset = hub.dataset.DogCat()
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)
创建一个二分类任务,并进行模型微调。
input_dict, output_dict, program = module.context(trainable=True)
img = input_dict["image"]
feature_map = output_dict["feature_map"]
task = hub.create_img_cls_task(feature=feature_map, num_classes=dataset.num_labels)
feed_list = [img.name, task.variable("label").name]
config = hub.RunConfig(
use_cuda=False,
num_epoch=1,
checkpoint_dir="cv_finetune_turtorial_demo",
batch_size=32,
log_interval=10,
eval_interval=50,
strategy=hub.finetune.strategy.DefaultFinetuneStrategy())
使用 finetune_and_eval
接口进行模型训练。
hub.finetune_and_eval(task, feed_list=feed_list, data_reader=data_reader, config=config)
通过 VisualDL 可视化训练过程。
$ visualdl --logdir ./cv_finetune_turtorial_demo/vdllog --host ${HOST_IP} --port 8989
PaddleHub 提供了简单的在线部署方式,用户可以通过 hub serving
命令启动服务,然后通过客户端请求使用模型。
$ hub serving start -m pyramidbox_lite_server_mask
使用 Python 代码发送 HTTP 请求,获取预测结果。
import requests
import json
import cv2
data = {'images': [cv2_to_base64(cv2.imread("images/2.jpg"))]}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/pyramidbox_lite_server_mask"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(r.json()["results"])
PaddleHub 是一个功能强大的预训练模型管理工具,适合需要快速应用深度学习模型的开发人员。其丰富的模型库和简便的 API 调用方式,使得迁移学习和模型部署变得更加轻松。
问:PaddleHub 支持哪些类型的模型?
问:如何在 PaddleHub 中进行模型微调?
问:PaddleHub 可以在线部署吗?
hub serving
命令轻松实现模型的在线部署。问:PaddleHub 如何支持命令行运行?
问:PaddleHub 是否支持用户自定义模型上传?