飛槳(PaddlePaddle)核心框架Paddle Fluid v1.5已經發布，而作為其關鍵工具，用來遷移學習的PaddleHub也進行了全面更新，正式釋出了1.0版本。
全新的PaddleHub模型和任務更加豐富，為使用者提供了覆蓋文字、影像和視訊三大領域八大任務的40+預訓練模型，同時還在飛槳官網上開闢了PaddleHub的網頁。
本文將對PaddleHub及其更新做更加全面的介紹。
PaddleHub是什麼
深度學習模型的價值在AI時代不斷增大。要想得到一個高質量的深度學習模型，離不開4個要素，優秀的演算法、充足的算力、豐富的資料以及專家知識。大家在深度學習中常常遇到以下問題：
一些研究領域只有少量標註資料，且資料標註成本較高，不足以訓練一個足夠魯棒的神經網路
大規模神經網路的訓練依賴於大量的計算資源，這對於一般使用者而言難以實現
應對於普適化需求的模型，在特定應用上表現不盡如人意
PaddleHub就是為了解決對深度學習模型的需求而開發的工具。
它基於飛槳領先的核心框架，精選效果優秀的演算法，提供了百億級大資料訓練的預訓練模型，方便使用者不用花費大量精力從頭開始訓練一個模型。PaddleHub可以便捷地獲取這些預訓練模型，完成模型的管理和一鍵預測。
配合使用Fine-tune API，可以基於大規模預訓練模型快速完成遷移學習，讓預訓練模型能更好地服務於使用者特定場景的應用。
PaddleHub有什麼特色
1、 通過PaddleHub，開發者可以便捷地獲取飛槳生態下的所有預訓練模型，涵蓋了影像分類、目標檢測、詞法分析、語義模型、情感分析、語言模型、視訊分類、影像生成八類主流模型40餘個，如圖1 所示。飛槳還發布了PaddleHub的官方網頁，對各個預訓練模型的應用提供了詳實的介紹。
△ 圖1 PaddleHub提供了40+官方預訓練模型
2、PaddleHub引入了模型即軟體的概念，通過Python API或者命令列工具，一鍵完成預訓練模型地預測。此外還借鑑了Anaconda和pip軟體包管理的理念設計了一套命令列介面。
深度學習時代，模型發展的趨勢會逐漸向軟體工程靠攏；未來模型可以當作一個可執行程式，一鍵預測；也可以是第三方庫，通過模型插拔的方式提高開發者的開發效率。
同時模型會有版本的概念，通過不斷迭代升級的方式提升我們模型的效果。通過命令列工具，可以方便快捷的完成模型的搜尋、下載、安裝、預測等功能，對應的關鍵的命令分別是search，download，install，run等。
如以下示例，在安裝完成飛槳和PaddleHub以後（具體安裝方法見後文示例），使用詞法分析模型LAC，可以一鍵實現分詞。
$ hub run lac --input_text "今天是個好日子"
[{'word': ['今天', '是', '個', '好日子'], 'tag': ['TIME', 'v', 'q', 'n']}]
再如以下示例所示，是一個目標檢測的例子，通過hub run 呼叫不同的目標檢測模型，一行即可完成預測，同時也可以快速體驗哪個模型能更符合開發的需求。
$ hub run yolov3_coco2017 --input_path test.jpg
$ hub run faster_rcnn_coco2017 --input_path test.jpg
△ 圖2 PaddleHub一鍵完成預訓練模型地預測
3、通過PaddleHub Fine-tune API，結合少量程式碼即可完成大規模預訓練模型的遷移學習。下面一節我們也會全面介紹PaddleHub的API。
PaddleHub API全景
PaddleHub API的全景圖如圖3所示。
為了更好幫助使用者更好的應用預訓練模型，PaddleHub對Fine-tune做了6個層次的抽象。
△ 圖3 PaddleHub Fine-tune API全景
資料集Dataset：PaddleHub提供多種NLP任務和CV任務的資料集，使用者也可以在自定義資料集上完成Fine-tune。
資料預處理Reader：PaddleHub的資料預處理模組Reader對常見的NLP和CV任務進行了抽象。
預訓練模型Module：Module代表了一個預訓練模型。
優化策略Strategy：在PaddleHub中，Strategy類封裝了一系列適用於遷移學習的Fine-tune策略。Strategy包含了對預訓練引數使用什麼學習率變化策略，使用哪種型別的優化器，使用什麼型別的正則化等。
執行配置 RunConfig：在PaddleHub中，RunConfig代表了在對Task進行Fine-tune時的執行配置。包括執行的epoch次數、batch的大小、是否使用GPU訓練等。
遷移任務Task：PaddleHub預置了常見任務的Task。Task代表了一個Fine-tune的任務。任務中包含了執行該任務相關的Program、資料Reader、執行配置等內容。每種Task都有自己特有的應用場景以及提供了對應的度量指標，用於適應使用者的不同需求。預置的任務型別包括影像分類、文字分類、序列分類和多標籤分類各類任務。
PaddleHub還支援使用者可以通過繼承BasicTask來實現自己的任務。
PaddleHub封裝了finetune、eval、finetune_and_eval、predict等直觀的基礎介面，讓開發者更方便完成模型的遷移和應用。
如何快速開始
△ 圖4 PaddleHub Fine-tune API使用
接下來本文結合實際案例，講述如何快速使用PaddleHub實現十行程式碼完成文字分類遷移。
場景是標註資料不多中文文字分類場景，如何提高分類的精度和模型的泛化能力。
這裡的方案是藉助ERNIE + PaddleHub Finetune API，除去安裝，只想要5個步驟，10行程式碼即可解決這一問題。
這裡先介紹一下ERNIE，它是百度釋出的知識增強的預訓練模型，通過建模海量資料中的詞、實體及實體關係，學習真實世界的語義知識。
具體來說，ERNIE 模型通過對詞、實體等語義單元的掩碼，使得模型學習完整概念的語義表示。
相較於 BERT 學習原始語言訊號，ERNIE 直接對先驗語義知識單元進行建模，增強了模型語義表示能力。
ERNIE在多個公開的中文資料集上進行了效果驗證，包括語言推斷、語義相似度、命名實體識別、情感分析、問答匹配等自然語言處理各類任務上，均超越了語義表示模型 BERT 的效果。
接下來開始實戰演練PaddleHub。
1. 安裝
$ pip install paddlepaddle #CPU安裝命令
或者
$ pip install paddlepaddle-gpu # GPU安裝
以上命令是安裝CPU或者GPU版本的飛槳。通過以下命令則可以安裝PaddleHub。
$ pip install paddlehub
另外，PaddleHub內建了深度學習視覺化工具VisualDL的依賴，通過VisualDL，可以很好的對深度學習任務進行視覺化。
2. 選擇預訓練模型
在完成安裝飛槳與PaddleHub，import匯入相應模組後，一行程式碼即可載入預訓練模型。只要1分鐘，你就能得到萬級別GPU小時訓練出來的ERNIE模型。當然也可以支援BERT模型呼叫，只需要更換不同的模型名稱即可。
import paddle.fluid as fluid
import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="ernie")
inputs, outputs, program = module.context(trainable=True, max_seq_len=128)
第二步是獲取模型上下文，包括了預訓練模型的輸入Tensor，輸出Tensor還有計算圖。這裡面有個關鍵引數是trainable。如果trainable為True，那麼就是一個fine-tune的任務，預訓練模型的引數會做微調，以更好的適應頂層的應用、如果trainable為False，那麼就預訓練模型引數保持不變，將它當作特徵提取器。對於ERNIE模型而言，不推薦使用特徵提取，一定要通過Finetune的方式才能取得更好的效果。
3. 資料處理
選擇模型後就是進行資料預處理，針對不同的遷移任務做了一系列資料處理的封裝。
dataset = hub.dataset.ChnSentiCorp()
reader = hub.reader.ClassifyReader(
dataset=dataset,
vocab_path=module.get_vocab_path(),
max_seq_len=128)
hub.dataset.ChnSentiCorp() 會自動從網路下載資料集並解壓到使用者目錄下。
4. 策略配置
接下來開始配置Fine-tune時用到的優化策略。針對ERNIE與BERT類任務，PaddleHub封裝了適合這一任務的遷移學習優化策略AdamWeightDecayStrategy
strategy = hub.AdamWeightDecayStrategy(
learning_rate=5e-5,
weight_decay=0.01,
lr_scheduler="linear_decay",
)
config=hub.RunConfig(use_cuda=True, num_epoch=3,batch_size=32,checkpoint_dir=" ckpt_dir",strategy=strategy)
5. 建立遷移學習任務
組建移學習任務這塊也非常簡單，首先是選擇預訓練的模型輸出，作為我們句子的特徵。
在這裡ERNIE我們選擇pooled_output作為句子的特徵輸出。也可以通過獲取sequence_output來得到詞粒度的特徵，這個特徵般用於序列標註。
pooled_output = outputs["pooled_output"]
# feed_list的Tensor順序不可以調整
feed_list = [
inputs["input_ids"].name,
inputs["position_ids"].name,
inputs["segment_ids"].name,
inputs["input_mask"].name,
]
cls_task = hub.TextClassifierTask(
data_reader=reader,
feature=pooled_output,
feed_list=feed_list,
num_classes=dataset.num_labels,
config=config)
cls_task.finetune_and_eval()
Finetuning API非常智慧，會自動完成評估，儲存最優模型還有自動視覺化的功能。Finetune API訓練過程中會自動對關鍵訓練指標進行打點，啟動程式後執行下面命令
$ visualdl --logdir ckpt_dir/vdllog -t ${HOST_IP}其中${HOST_IP}為本機IP地址，如本機IP地址為192.168.0.1，用瀏覽器開啟192.168.0.1:8040，其中8040為埠號，即可看到訓練過程中指標的變化情況
6. 模型預測
通過Finetune完成模型訓練後，在對應的ckpt_dir目錄下，會自動儲存驗證集上效果最好的模型。接下來可以按照如下的示例進行預測。
# Data to be prdicted
data = [
["這個賓館比較陳舊了，特價的房間也很一般。總體來說一般"], ["交通方便；環境很好；服務態度很好 房間較小"],["還稍微重了點，可能是硬碟大的原故，還要再輕半斤就好了。其他要進一步驗證。貼的幾種膜氣泡較多，用不了多久就要更換了，螢幕膜稍好點，但比沒有要強多了。建議配贈幾張膜讓用使用者自己貼。"],[ "前臺接待太差，酒店有A B樓之分，本人check－in後，前臺未告訴B樓在何處，並且B樓無明顯指示；房間太小，根本不像4星級設施，下次不會再選擇入住此店啦"], ["19天硬碟就罷工了~~~算上運來的一週都沒用上15天~~~可就是不能換了~~~唉~~~~你說這算什麼事呀~~~"]]
index = 0
run_states = cls_task.predict(data=data)
results = [run_state.run_results for run_state in run_states]
for batch_result in results:
# get predict index
batch_result = np.argmax(batch_result, axis=2)[0]
for result in batch_result:
print("%s\tpredict=%s" % (data[index][0], result))
index += 1
除了以上的介紹，PaddleHub還在AI Studio和AIBook上提供了IPython NoteBook形式的demo，開發者可以直接在平臺上線上體驗PaddleHub帶來的各種便捷。
此外，AI studio平臺還發布了億元算力支援計劃，提供了“每日執行贈12小時”和“連續5天執行贈48小時”兩種機制共同服務，每天都得能輕鬆獲得！
該平臺整合算力、教程、 樣例模型、工程開發、線上部署的能力, 乃至比賽平臺，滿足從0基礎學習到技術落地的全生命週期，幫助開發者全面掌握深度學習技術的各方各面。
專案地址：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub?fr=gzh