# 待预测图片
test_img_path = ["./test.jpg"]

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg

img = mpimg.imread(test_img_path[0])

# 展示待预测图片
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(img)
plt.axis(‘off’)
plt.show()

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人像扣图

#安装预训练模型
!hub install deeplabv3p_xception65_humanseg==1.1.0

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Downloading deeplabv3p_xception65_humanseg
[==================================================] 100.00%
Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpybp717db/deeplabv3p_xception65_humanseg
[==================================================] 100.00%
Successfully installed deeplabv3p_xception65_humanseg-1.1.0

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import paddlehub as hub
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt

module = hub.Module(name=“deeplabv3p_xception65_humanseg”)
res = module.segmentation(paths = ["./test.jpg"], visualization=True, output_dir=‘humanseg_output’)

res_img_path = ‘humanseg_output/test.png’
img = mpimg.imread(res_img_path)
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(img)
plt.axis(‘off’)
plt.show()

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人体部位分割

#安装预训练模型
!hub install ace2p==1.1.0

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Downloading ace2p
[==================================================] 100.00%
Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpses1557l/ace2p
[==================================================] 100.00%
Successfully installed ace2p-1.1.0

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import paddlehub as hub
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt

module = hub.Module(name=“ace2p”)
res = module.segmentation(paths = ["./test.jpg"], visualization=True, output_dir=‘ace2p_output’)

res_img_path = ‘./ace2p_output/test.png’
img = mpimg.imread(res_img_path)
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(img)
plt.axis(‘off’)
plt.show()

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人脸检测

#安装预训练模型
! hub install ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640==1.1.2

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Downloading ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640
[==================================================] 100.00%
Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpstkqzi19/ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640
[==================================================] 100.00%
Successfully installed ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640-1.1.2

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import paddlehub as hub
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt

module = hub.Module(name=“ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640”)
res = module.face_detection(paths = ["./test.jpg"], visualization=True, output_dir=‘face_detection_output’)

res_img_path = ‘./face_detection_output/test.jpg’
img = mpimg.imread(res_img_path)
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(img)
plt.axis(‘off’)
plt.show()

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关键点检测

#安装预训练模型
!hub install human_pose_estimation_resnet50_mpii==1.1.0

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File human_pose_estimation_resnet50_mpii_1.1.0.tar.gz already existed
Wait to check the MD5 value
MD5 check failed!
Delete invalid file.
Downloading human_pose_estimation_resnet50_mpii_1.1.0.tar.gz
[==================================================] 100.00%

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import paddlehub as hub
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt

module = hub.Module(name=“human_pose_estimation_resnet50_mpii”)
res = module.keypoint_detection(paths = ["./test.jpg"], visualization=True, output_dir=‘keypoint_output’)

res_img_path = ‘./keypoint_output/test.jpg’
img = mpimg.imread(res_img_path)
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(img)
plt.axis(‘off’)
plt.show()

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2.1.2 NLP 任务

对于自然语言处理任务，下面以中文分词和情感分类的任务为例，待处理的数据以函数参数的形式传入。

#安装预训练模型
!hub install lac==2.1.1

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Downloading lac
[==================================================] 100.00%
Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpt0t3qlhr/lac
[==================================================] 100.00%
Successfully installed lac-2.1.1

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import paddlehub as hub

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)
print(“中文词法分析结果：”, res)

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[2020-05-25 10:40:44,605] [    INFO] - Installing lac module
[2020-05-25 10:40:44,610] [    INFO] - Module lac already installed in /home/aistudio/.paddlehub/modules/lac
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']}]

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#安装预训练模型
! hub install senta_bilstm==1.1.0

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Downloading senta_bilstm
[==================================================] 100.00%
Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpjh2vgjcx/senta_bilstm
[==================================================] 100.00%
Successfully installed senta_bilstm-1.1.0

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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(“中文词法分析结果：”, res)

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[2020-05-25 10:43:00,885] [    INFO] - Installing senta_bilstm module
[2020-05-25 10:43:00,949] [    INFO] - Module senta_bilstm already installed in /home/aistudio/.paddlehub/modules/senta_bilstm
[2020-05-25 10:43:02,875] [    INFO] - Installing lac module
[2020-05-25 10:43:02,877] [    INFO] - Module lac already installed in /home/aistudio/.paddlehub/modules/lac
中文词法分析结果： [{'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': 0.9775, 'negative_probs': 0.0225}]

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2.2 通过命令行调用方式 使用PaddleHub

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，上面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。

#通过命令行方式实现人像分割任务
! hub run deeplabv3p_xception65_humanseg --input_path test.jpg

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[{'data': array([[-226.66667, -226.66667, -226.66667, ..., -226.66667, -226.66667,-226.66667],[-226.66667, -226.66667, -226.66667, ..., -226.66667, -226.66667,-226.66667],[-226.66667, -226.66667, -226.66667, ..., -226.66667, -226.66667,-226.66667],...,[-226.66667, -226.66667, -226.66667, ..., -226.66667, -226.66667,-226.66667],[-226.66667, -226.66667, -226.66667, ..., -226.66667, -226.66667,-226.66667],[-226.66667, -226.66667, -226.66667, ..., -226.66667, -226.66667,-226.66667]], dtype=float32)}]

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#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"

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[{'word': ['今天', '是', '个', '好日子'], 'tag': ['TIME', 'v', 'q', 'n']}]

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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。

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。
可点击Github的网址了解详情。
目前，PaddleHub的命令行工具支持以下12个命令：

• 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。

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。

3. PaddleHub提供的预训练模型

为了更好的应用PaddleHub的各种能力，我们需要知道PaddleHub集成了哪些模型。PaddleHub提供的预训练模型涵盖了图像分类、目标检测、视频分类、图像生成、图像分割、关键点检测、词法分析、语义模型、情感分析、文本审核等主流模型。PaddleHub的资源已有100多个分布在各领域的预训练模型，其中各领域均有百度独有数据训练或独有技术积累的模型，即只能在PaddleHub中找到的强大预训练模型，如 图4 所示。

图4：PaddleHub特色预训练模型

PaddleHub中集成的模型列表如下（持续扩充中）:

• NLP模型列表
  • 语义模型：word2vec_skipgram、simnet_bow、rbtl3、rbt3、Ernie_v2_eng_large、ernie_v2_eng_base、ernie_tiny、ERNIE、chinese-roberta-wwm-ext-large、chinese-roberta-wwm-ext、chinese-electra-small、chinese-electra-base、chinese-bert-wwm-ext、chinese-bert-wwm
  • 文本审核： porn_detection_lstm、 porn_detection_gru、 porn_detection_cnn
  • 词法分析：lac
  • 情感分析：senta_lstm、senta_gru、senta_cnn、senta_bow、senta_bilstm、emotion_detection_textcnn
• CV模型列表
  • 图像分类：vgg、xception、shufflenetv2、se_resnet、resnet、resnet_vd、resnet_v2、pnasnet、mobilenet、inception_v4、Googlenet、efficientent、dpn、densent、darknet、alexnet
  • 关键点检测：pose_resnet50_mpii、face_landmark_localization
  • 目标检测：yolov3、ssd、Pyramidbox、faster_rcnn
  • 图像生成： StyleProNNet、stgan、cyclegan、attgan
  • 图像分割：deeplabv3、ace2p
  • 视频分类：TSN、TSM、stnet、nonlocal

4. 使用自己的数据Fine-tune PaddleHub预训练模型

果农需要根据水果的不同大小和质量进行产品的定价，所以每年收获的季节有大量的人工对水果分类的需求。基于人工智能模型的方案，收获的大堆水果会被机械放到传送带上，模型会根据摄像头拍到的图片，控制仪器实现水果的自动分拣，节省了果农大量的人力。

图5：水果在工厂传送带上自动分类

下面我们就看看如果采集到少量的桃子数据，如何基于PaddleHub对ImageNet数据集上预训练模型进行Fine-tune，得到一个更有效的模型。桃子分类数据集取自AI Studio公开数据集桃脸识别，该桃脸识别数据集中已经将所有桃子的图片分为2个文件夹，一个是训练集一个是测试集；每个文件夹中有4个分类，分别是B1、M2、R0、S3。

图6：自动分类结果示意

使用PaddleHub中的模型进行迁移学习的步骤如 图7 所示：

图7：PaddleHub模型迁移学习步骤

实现迁移学习，包括如下步骤：

1. 安装PaddleHub
2. 数据准备
3. 模型准备
4. 训练准备
5. 组建Fine-tune Task
6. 启动Fine-tune

在迁移学习的过程中，除了指定迁移学习的问题类型之外（通过选择模型的方式），还可以选择迁移学习的策略，以及对新收集样本做出数据增强的方法。

4.1 安装PaddleHub

paddlehub安装可以使用pip完成安装，如下：

# 安装并升级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
pip install paddlehub --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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4.2 数据准备

在本次教程提供的数据文件中，已经提供了分割好的训练集、验证集、测试集的索引和标注文件。如果用户利用PaddleHub迁移CV类任务使用自定义数据，则需要自行切分数据集，将数据集切分为训练集、验证集和测试集。需要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。相关方法可参考用户自定义PaddleHub的数据格式。

├─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    └─……

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训练集、验证集和测试集的数据列表文件的格式如下，列与列之间以空格键分隔。

图片1路径 图片1标签
图片2路径 图片2标签
...

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label_list.txt的格式如下：

分类1名称
分类2名称
...

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准备好数据后即可使用PaddleHub完成数据读取器的构建，实现方法如下所示：构建数据读取Python类，并继承BaseCVDataset这个类完成数据读取器构建。只要按照PaddleHub要求的数据格式放置数据，均可以用这个数据读取器完成数据读取工作。

!unzip -q -o ./data/data34445/peach.zip -d ./work

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import paddlehub as hub
from paddlehub.dataset.base_cv_dataset import BaseCVDataset  #加载图像类自定义数据集，仅需要继承基类BaseCVDatast，修改数据集存放地址即可

class DemoDataset(BaseCVDataset):
def init(self):
# 数据集存放位置
self.dataset_dir = “./work/peach-classification” #dataset_dir为数据集实际路径，需要填写全路径
super(DemoDataset, self).init(
base_path=self.dataset_dir,
train_list_file=“train_list.txt”,
validate_list_file=“validate_list.txt”,
test_list_file=“test_list.txt”,
#predict_file=“predict_list.txt”, #如果还有预测数据（没有文本类别），可以将预测数据存放在predict_list.txt文件
label_list_file=“label_list.txt”,
# label_list=[“数据集所有类别”] #如果数据集类别较少，可以不用定义label_list.txt，可以选择定义label_list=[“数据集所有类别”]
)
dataset = DemoDataset()

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4.3 模型准备

我们要在PaddleHub中选择合适的预训练模型来Fine-tune，由于桃子分类是一个图像分类任务，这里采用Resnet50模型，并且是采用ImageNet数据集Fine-tune过的版本。这个预训练模型是在图像任务中的一个“万金油”模型，Resnet是目前较为有效的处理图像的网络结构，50层是一个精度和性能兼顾的选择，而ImageNet又是计算机视觉领域公开的最大的分类数据集。所以，在不清楚选择什么模型好的时候，可以优先以这个模型作为baseline。

使用PaddleHub，不需要重新手写Resnet50网络，可以通过一行代码实现模型的调用。

#安装预训练模型
! hub install resnet_v2_50_imagenet

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Downloading resnet_v2_50_imagenet
[==================================================] 100.00%
Uncompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmpn1e1enxo/resnet_v2_50_imagenet
[==================================================] 100.00%
Successfully installed resnet_v2_50_imagenet-1.0.1

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import paddlehub as hub

module = hub.Module(name=“resnet_v2_50_imagenet”) #加载Hub提供的图像分类的预训练模型resnet_v2_50_imagenet

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[2020-05-25 10:45:16,692] [    INFO] - Installing resnet_v2_50_imagenet module
[2020-05-25 10:45:16,710] [    INFO] - Module resnet_v2_50_imagenet already installed in /home/aistudio/.paddlehub/modules/resnet_v2_50_imagenet

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将训练数据输入模型之前，我们通常还需要对原始数据做一些数据处理的工作，比如数据格式的规范化处理，或增加一些数据增强策略。

构建图像分类模型的数据读取器（Reader），负责将桃子dataset的数据进行预处理，以特定格式组织并输入给模型进行训练。

如下数据处理策略，只做了两种操作：

1. 指定输入图片的尺寸，并将所有样本数据统一处理成该尺寸。
2. 对所有输入图片数据进行归一化处理。其中，需要通过参数指定上一步的dataset来链接到具体数据集，相当于在第一步的数据读取器上又包了一层处理策略。

data_reader = hub.reader.ImageClassificationReader(image_width=module.get_expected_image_width(),   #预期桃子图片经过reader处理后的图像宽度image_height=module.get_expected_image_height(), #预期桃子图片经过reader处理后的图像高度images_mean=module.get_pretrained_images_mean(), #进行桃子图片标准化处理时所减均值。默认为Noneimages_std=module.get_pretrained_images_std(),   #进行桃子图片标准化处理时所除标准差。默认为Nonedataset=dataset)

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[2020-05-25 10:45:19,933] [    INFO] - Dataset label map = {'R0': 0, 'B1': 1, 'M2': 2, 'S3': 3}

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4.4 训练准备

定义好模型，也设定好数据读取器后，我们就可以开始设置训练的策略。训练的配置使用hub.RunConfig函数完成，包括配置Fine-tune的轮数、Batchsize、评估的间隔等等，实现如下：

# Setup runing config for PaddleHub Finetune API
config = hub.RunConfig(use_cuda=True,                                                #是否使用GPU训练，默认为False；num_epoch=1,                                                  #Fine-tune的轮数；checkpoint_dir="cv_finetune_turtorial_demo",                  #模型checkpoint保存路径, 若用户没有指定，程序会自动生成；batch_size=32,                                                #训练的批大小，如果使用GPU，请根据实际情况调整batch_size；eval_interval=50,                                             #模型评估的间隔，默认每100个step评估一次验证集；strategy=hub.finetune.strategy.DefaultFinetuneStrategy())     #Fine-tune优化策略；

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[2020-05-25 10:45:22,634] [    INFO] - Checkpoint dir: cv_finetune_turtorial_demo

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4.5 组建Fine-tune Task

有了合适的预训练模型，并准备好要迁移的数据集后，我们开始组建一个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、数据读取器Reader、运行配置等内容。PaddleHub预置了常见任务的Task，每种Task都有特定的应用场景并提供了对应的度量指标，满足用户的不同需求。在这里可以找到图像分类任务的对应说明ImageClassifierTask。

由于桃子分类是一个四分类的任务，而我们下载的分类module是在ImageNet数据集上训练的1000分类模型。所以需要对模型进行简单的微调，即将最后一层1000分类全连接层改成4分类的全连接层，并重新训练整个网络。实现方案如下：

1. 获取module（PaddleHub的预训练模型）的上下文环境，包括输入和输出的变量，以及Paddle Program（可执行的模型格式）。
2. 从预训练模型的输出变量中找到特征图提取层feature_map，在feature_map后面接入一个全连接层，如下代码中通过hub.ImageClassifierTask的feature_map参数指定。
3. 网络的输入层保持不变，依然从图像输入层开始，如下代码中通过hub.ImageClassifierTask的参数feed_list变量指定。

hub.ImageClassifierTask就是通过这两个参数明确我们的截取骨干网络的要求，按照这样的配置，我们截取的网络是从输入层“image”一直到特征提取的最后一层“feature_map”。

input_dict, output_dict, program = module.context(trainable=True) #获取module的上下文信息包括输入、输出变量以及paddle program

img = input_dict[“image”] #待传入图片格式

feature_map = output_dict[“feature_map”] #从预训练模型的输出变量中找到最后一层特征图，提取最后一层的feature_map

feed_list = [img.name] #待传入的变量名字列表

task = hub.ImageClassifierTask(
data_reader=data_reader, #提供数据的Reader
feed_list=feed_list, #待feed变量的名字列表
feature=feature_map, #输入的特征矩阵
num_classes=dataset.num_labels, #分类任务的类别数量
config=config) #运行配置

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[2020-05-25 10:45:26,755] [    INFO] - 267 pretrained paramaters loaded by PaddleHub

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4.6 启动Fine-tune

最后，使用Finetune_and_eval函数可以同时完成训练和评估。在Fine-tune的过程中，控制台会周期性打印模型评估的效果，以便我们了解整个训练过程的精度变化。

run_states = task.finetune_and_eval() #通过众多finetune API中的finetune_and_eval接口，可以边训练，边打印结果

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[2020-05-25 10:45:34,892] [    INFO] - Strategy with slanted triangle learning rate, L2 regularization,
/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/executor.py:804: UserWarning: There are no operators in the program to be executed. If you pass Program manually, please use fluid.program_guard to ensure the current Program is being used.warnings.warn(error_info)
[2020-05-25 10:45:37,003] [    INFO] - Try loading checkpoint from cv_finetune_turtorial_demo/ckpt.meta
[2020-05-25 10:45:37,952] [    INFO] - PaddleHub model checkpoint loaded. current_epoch=2, global_step=188, best_score=0.99760
[2020-05-25 10:45:37,953] [    INFO] - PaddleHub finetune start
[2020-05-25 10:45:37,954] [    INFO] - PaddleHub finetune finished.

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当Fine-tune完成后，我们使用模型来进行预测，实现如下：

import numpy as np

data = ["./work/peach-classification/test/M2/0.png"] #传入一张测试M2类别的桃子照片
task.predict(data=data,return_result=True) #使用PaddleHub提供的API实现一键结果预测，return_result默认结果是False

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[2020-05-25 10:45:40,748] [    INFO] - PaddleHub predict start
[2020-05-25 10:45:40,749] [    INFO] - Load the best model from cv_finetune_turtorial_demo/best_model
[2020-05-25 10:45:42,838] [    INFO] - PaddleHub predict finished.
['M2']

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以上为加载模型后实际预测结果（这里只测试了一张图片），返回的是预测的实际效果，可以看到我们传入待预测的是M2类别的桃子照片，经过Fine-tune之后的模型预测的效果也是M2，由此成功完成了桃子分类的迁移学习。

5. 相关参考链接

• PaddleHub 官网链接：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub
• PaddleHub Github链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
• PaddleHub 课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1070

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