迁移学习 (Transfer Learning) 是属于深度学习的一个子研究领域，该研究领域的目标在于利用数据、任务、或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的知识，迁移应用于新领域中。迁移学习吸引了很多研究者投身其中，因为它能够很好的解决深度学习中的以下几个问题：

• 一些研究领域只有少量标注数据，且数据标注成本较高，不足以训练一个足够鲁棒的神经网络
• 大规模神经网络的训练依赖于大量的计算资源，这对于一般用户而言难以实现
• 应对于普适化需求的模型，在特定应用上表现不尽如人意

为了让开发者更便捷地应用迁移学习，百度 PaddlePaddle 开源了预训练模型管理工具 PaddleHub。开发者用使用仅仅十余行的代码，就能完成迁移学习。本文将为读者全面介绍 PaddleHub 并其应用方法。

项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub

PaddleHub 介绍

PaddleHub 是基于 PaddlePaddle 开发的预训练模型管理工具，可以借助预训练模型更便捷地开展迁移学习工作，旨在让 PaddlePaddle 生态下的开发者更便捷体验到大规模预训练模型的价值。

PaddleHub 目前的预训练模型覆盖了图像分类、目标检测、词法分析、Transformer、情感分析五大类别。未来会持续开放更多类型的深度学习模型，如语言模型、视频分类、图像生成等预训练模型。PaddleHub 的功能全景如图 1 所示。

PaddleHub 主要包括两个功能：命令行工具和 Fine-tune API。

命令行工具

PaddleHub 借鉴了 Anaconda 和 PIP 等软件包管理的理念，开发了命令行工具，可以方便快捷的完成模型的搜索、下载、安装、预测等功能，对应的关键的命令分别是 search，download，install，run 等。我们以 run 命令为例，介绍如何通过命令行工具进行预测。

Run 命令用于执行 Module 的预测，这里分别举一个 NLP 和 CV 的例子。

对于 NLP 任务：输入数据通过--input_text 指定。以百度 LAC 模型（中文词法分析）为例，可以通过以下命令实现单行文本分析。

# 单文本预测
$ hub run lac --input_text "今天是个好日子"

对于 CV 任务：输入数据通过--input_path 指定。以 SSD 模型（单阶段目标检测）为例子，可以通过以下命令实现单张图片的预测

# 使用SSD检测模型对图片进行目标检测，第一条命令是下载图片，第二条命令是执行预测，用户也可以自
# 己准备图片
$ wget --no-check-certificate https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_img_bird.jpg
$ hub run ssd_mobilenet_v1_pascal --input_path test_img_bird.jpg

更多的命令用法，请读者参考文首的 Github 项目链接。

Fine-tune API

PaddleHub 提供了基于 PaddlePaddle 实现的 Fine-tune API, 重点针对大规模预训练模型的 Fine-tune 任务做了高阶的抽象，让预训练模型能更好服务于用户特定场景的应用。通过大规模预训练模型结合 Fine-tune，可以在更短的时间完成模型的收敛，同时具备更好的泛化能力。PaddleHub API 的全景如图 2 所示。

• Fine-tune ：对一个 Task 进行 Fine-tune，并且定期进行验证集评估。在 Fine-tune 的过程中，接口会定期的保存 checkpoint（模型和运行数据），当运行被中断时，通过 RunConfig 指定上一次运行的 checkpoint 目录，可以直接从上一次运行的最后一次评估中恢复状态继续运行。
• 迁移任务 Task：在 PaddleHub 中，Task 代表了一个 Fine-tune 的任务。任务中包含了执行该任务相关的 program 以及和任务相关的一些度量指标（如分类准确率 accuracy、precision、 recall、 F1-score 等）、模型损失等。
• 运行配置 RunConfig：在 PaddleHub 中，RunConfig 代表了在对 Task 进行 Fine-tune 时的运行配置。包括运行的 epoch 次数、batch 的大小、是否使用 GPU 训练等。
• 优化策略 Strategy：在 PaddleHub 中，Strategy 类封装了一系列适用于迁移学习的 Fine-tune 策略。Strategy 包含了对预训练参数使用什么学习率变化策略，使用哪种类型的优化器，使用什么类型的正则化等。
• 预训练模型 Module ：Module 代表了一个可执行的模型。这里的可执行指的是，Module 可以直接通过命令行 hub run ${MODULE_NAME} 执行预测，或者通过 context 接口获取上下文后进行 Fine-tune。在生成一个 Module 时，支持通过名称、url 或者路径创建 Module。
• 数据预处理 Reader ：PaddleHub 的数据预处理模块 Reader 对常见的 NLP 和 CV 任务进行了抽象。
• 数据集 Dataset：PaddleHub 提供多种 NLP 任务和 CV 任务的数据集，可供用户载，用户也可以在自定义数据集上完成 Fine-tune。

基于以上介绍的 PaddleHub 两大功能，用户可以实现：

• 无需编写代码，一键使用预训练模型进行预测；
• 通过 hub download 命令，快速地获取 PaddlePaddle 生态下的所有预训练模型；
• 借助 PaddleHub Fine-tune API，使用少量代码完成迁移学习。

以下将从实战角度，教你如何使用 PaddleHub 进行图像分类迁移。

PaddleHub 实战

1. 安装

PaddleHub 是基于 PaddlePaddle 的预训练模型管理框架，使用 PaddleHub 前需要先安装 PaddlePaddle，如果你本地已经安装了 CPU 或者 GPU 版本的 PaddlePaddle，那么可以跳过以下安装步骤。

$ pip install paddlepaddle #CPU 安装命令
或者
$ pip install paddlepaddle-gpu # GPU 安装

推荐使用大于 1.4.0 版本的 PaddlePaddle。

通过以下命令来安装 PaddleHub

$ pip install paddlehub

2. 选择合适的模型

首先导入必要的 python 包

# -*- coding: utf8 -*-
import paddlehub as hub
import paddle.fluid as fluid

接下来我们要在 PaddleHub 中选择合适的预训练模型来 Fine-tune，由于猫狗分类是一个图像分类任务，因此我们使用经典的 ResNet-50 作为预训练模型。PaddleHub 提供了丰富的图像分类预训练模型，包括了最新的神经网络架构搜索类的 PNASNet，我们推荐你尝试不同的预训练模型来获得更好的性能。

module_map = {"resnet50": "resnet_v2_50_imagenet","resnet101": "resnet_v2_101_imagenet","resnet152": "resnet_v2_152_imagenet","mobilenet": "mobilenet_v2_imagenet","nasnet": "nasnet_imagenet","pnasnet": "pnasnet_imagenet"
}module_name = module_map["resnet50"]
module = hub.Module(name = module_name)

3. 数据准备

接着需要加载图片数据集。为了快速体验，我们直接加载 PaddleHub 提供的猫狗分类数据集，如果想要使用自定义的数据进行体验，请查看自定义数据。

# 直接用PaddleHub提供的数据集
dataset = hub.dataset.DogCat()

4. 自定义数据

本节说明如何组装自定义的数据，如果想使用猫狗数据集进行体验，可以直接跳过本节。

使用自定义数据时，我们需要自己切分数据集，将数据集且分为训练集、验证集和测试集。

同时使用三个文本文件来记录对应的图片路径和标签，此外还需要一个标签文件用于记录标签的名称。

├─data: 数据目录├─train_list.txt：训练集数据列表├─test_list.txt：测试集数据列表├─validate_list.txt：验证集数据列表├─label_list.txt：标签列表└─……

训练/验证/测试集的数据列表文件的格式如下

图片 1 路径 图片 1 标签
图片 2 路径 图片 2 标签
...

标签列表文件的格式如下

分类 1 名称
分类 2 名称
...

使用如下的方式进行加载数据，生成数据集对象

注意事项：

1. num_labels 要填写实际的分类数量，如猫狗分类该字段值为 2，food101 该字段值为 101，下文以 2 为例子
2. base_path 为数据集实际路径，需要填写全路径，下文以/test/data 为例子
3. 训练/验证/测试集的数据列表文件中的图片路径需要相对于 base_path 的相对路径，例如图片的实际位置为/test/data/dog/dog1.jpg，base_path 为/test/data，则文件中填写的路径应该为 dog/dog1.jpg

# 使用本地数据集
class MyDataSet(hub.dataset.base_cv_dataset.ImageClassificationDataset):def __init__(self):self.base_path = "/test/data"self.train_list_file = "train_list.txt"self.test_list_file = "test_list.txt"self.validate_list_file = "validate_list.txt"self.label_list_file = "label_list.txt"self.label_list = Noneself.num_labels = 2

5. 生成 Reader

接着生成一个图像分类的 reader，reader 负责将 dataset 的数据进行预处理，接着以特定格式组织并输入给模型进行训练。

当我们生成一个图像分类的 reader 时，需要指定输入图片的大小

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)

6. 组建 Fine-tune Task

有了合适的预训练模型和准备要迁移的数据集后，我们开始组建一个 Task。

由于猫狗分类是一个二分类的任务，而我们下载的 cv_classifer_module 是在 ImageNet 数据集上训练的千分类模型，所以我们需要对模型进行简单的微调，把模型改造为一个二分类模型：

1. 获取 cv_classifer_module 的上下文环境，包括输入和输出的变量，以及 Paddle Program；
2. 从输出变量中找到特征图提取层 feature_map；
3. 在 feature_map 后面接入一个全连接层，生成 Task；

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]

7. 选择运行时配置

在进行 Fine-tune 前，我们可以设置一些运行时的配置，例如如下代码中的配置，表示：

• use_cuda：设置为 False 表示使用 CPU 进行训练。如果本机支持 GPU，且安装的是 GPU 版本的 PaddlePaddle，我们建议你将这个选项设置为 True；
• epoch：要求 Fine-tune 的任务只遍历 1 次训练集；
• batch_size：每次训练的时候，给模型输入的每批数据大小为 32，模型训练时能够并行处理批数据，因此 batch_size 越大，训练的效率越高，但是同时带来了内存的负荷，过大的 batch_size 可能导致内存不足而无法训练，因此选择一个合适的 batch_size 是很重要的一步；
• log_interval：每隔 10 step 打印一次训练日志；
• eval_interval：每隔 50 step 在验证集上进行一次性能评估；
• checkpoint_dir：将训练的参数和数据保存到 cv_Fine-tune_turtorial_demo 目录中；
• strategy：使用 DefaultFine-tuneStrategy 策略进行 Fine-tune；

更多运行配置，请查看文首的 Github 项目链接。

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())

8. 开始 Fine-tune

我们选择 Fine-tune_and_eval 接口来进行模型训练，这个接口在 Fine-tune 的过程中，会周期性的进行模型效果的评估，以便我们了解整个训练过程的性能变化。

hub.finetune_and_eval(task, feed_list=feed_list, data_reader=data_reader, config=config)

9. 查看训练过程的效果

训练过程中的性能数据会被记录到本地，我们可以通过 visualdl 来可视化这些数据。

我们在 shell 中输入以下命令来启动 visualdl，其中${HOST_IP} 为本机 IP，需要用户自行指定

$ visualdl --logdir ./ cv_finetune_turtorial_demo/vdllog --host ${HOST_IP} --port 8989

启动服务后，我们使用浏览器访问${HOST_IP}:8989，可以看到训练以及预测的 loss 曲线和 accuracy 曲线，如下图所示。

10. 使用模型进行预测

当 Fine-tune 完成后，我们使用模型来进行预测，整个预测流程大致可以分为以下几步：

1. 构建网络
2. 生成预测数据的 Reader
3. 切换到预测的 Program
4. 加载预训练好的参数
5. 运行 Program 进行预测

通过以下命令来获取测试的图片（适用于猫狗分类的数据集）

$ wget --no-check-certificate https://PaddleHub.bj.bcebos.com/resources/test_img_cat.jpg
$ wget --no-check-certificate https://PaddleHub.bj.bcebos.com/resources/test_img_dog.jpg

注意：其他数据集所用的测试图片请自行准备。

完整预测代码如下：

import os
import numpy as np
import paddle.fluid as fluid
import paddlehub as hub# Step 1: build Program
module_map = {"resnet50": "resnet_v2_50_imagenet","resnet101": "resnet_v2_101_imagenet","resnet152": "resnet_v2_152_imagenet","mobilenet": "mobilenet_v2_imagenet","nasnet": "nasnet_imagenet","pnasnet": "pnasnet_imagenet"
}module_name = module_map["resnet50"]
module = hub.Module(name = module_name)
input_dict, output_dict, program = module.context(trainable=False)
img = input_dict["image"]
feature_map = output_dict["feature_map"]dataset = hub.dataset.DogCat()
task = hub.create_img_cls_task(feature=feature_map, num_classes=dataset.num_labels)
feed_list = [img.name]# Step 2: create data reader
data = ["test_img_dog.jpg","test_img_cat.jpg"
]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=None)predict_reader = data_reader.data_generator(phase="predict", batch_size=1, data=data)label_dict = dataset.label_dict()# Step 3: switch to inference program
with fluid.program_guard(task.inference_program()):# Step 4: load pretrained parametersplace = fluid.CPUPlace()exe = fluid.Executor(place)pretrained_model_dir = os.path.join("cv_finetune_turtorial_demo", "best_model")fluid.io.load_persistables(exe, pretrained_model_dir)feeder = fluid.DataFeeder(feed_list=feed_list, place=place)# Step 5: predictfor index, batch in enumerate(predict_reader()):result, = exe.run(feed=feeder.feed(batch), fetch_list=[task.variable('probs')])predict_result = np.argsort(result[0])[::-1][0]print("input %i is %s, and the predict result is %s" %(index+1, data[index], label_dict[predict_result]))