如何调用 PaddleHub 的 API

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 简介

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

PaddleHub 的优势

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：

丰富的模型库：PaddleHub 拥有超过 120 种预训练模型，涵盖多个深度学习领域。
简单的命令行工具：无需进入 Python 环境即可进行模型预测。
强大的迁移学习功能：支持 Fine-tune，方便用户根据自己的数据进行模型微调。

模型库

PaddleHub 和 PytorchHub 的对比

支持模型数量

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。

模型支持对比

命令行运行支持

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)

Fine-tune 支持

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。

用户自定义模型上传

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。

如何安装并体验 PaddleHub

环境依赖和安装

Python 版本：2.7 或 3.5 及以上
PaddlePaddle 版本：1.4.0 及以上

使用以下命令安装 PaddleHub：

pip install paddlehub

快速体验

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：

分词

hub run lac --input_text "今天的你真好看"

情感分析

hub run senta_bilstm --input_text "老铁666，带你开黑"

目标检测

hub run ssd_mobilenet_v1_pascal --input_path test_img_bird.jpg

目标检测结果

使用 PaddleHub 进行 Fine-tune

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：

准备工作

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)

准备数据

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)

组建 Fine-tune Task

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())

启动 Fine-tune 并查看效果

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

Fine-tune 结果

PaddleHub 模型在线部署

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。

启动 PaddleHub Serving

$ hub serving start -m pyramidbox_lite_server_mask

客户端请求示例

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"])

结论

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。

FAQ

问：PaddleHub 支持哪些类型的模型？
- 答：PaddleHub 支持图像分类、目标检测、词法分析、Transformer、情感分析等模型。
问：如何在 PaddleHub 中进行模型微调？
- 答：可以使用 PaddleHub 提供的 Fine-tune API，通过少量代码实现对模型的微调。
问：PaddleHub 可以在线部署吗？
- 答：是的，PaddleHub 可以通过 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？
- 答：PaddleHub 提供命令行工具，用户可以通过简单的命令进行模型预测，无需进入 Python 环境。
问：PaddleHub 是否支持用户自定义模型上传？
- 答：目前 PaddleHub 暂不支持用户自定义模型上传，但未来将支持该功能。