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飛槳(PaddlePaddle)核心框架Paddle Fluid v1.5已經發布啦，而作為其關鍵工具用來遷移學習的PaddleHub也進行了全面更新，正式發布了1.0版本。全新的PaddleHub模型和任務更加豐富，為用戶提供了覆蓋文本、圖像和視頻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辟了PaddleHub的網頁。本文將對PaddleHub及其更新做更加全面的介紹。
PaddleHub是什么
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，優秀的算法、充足的算力、豐富的數據以及專家知識。大家在深度學習中常常遇到以下問題：
1.一些研究領域只有少量標注數據，且數據標注成本較高，不足以訓練一個足夠魯棒的神經網絡
2.大規模神經網絡的訓練依賴于大量的計算資源，這對于一般用戶而言難以實現
3.應對于普適化需求的模型，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。它基于飛槳領先的核心框架，精選效果優秀的算法，提供了百億級大數據訓練的預訓練模型，方便用戶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，可以基于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于用戶特定場景的應用。
PaddleHub有什么特色
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，涵蓋了圖像分類、目標檢測、詞法分析、語義模型、情感分析、語言模型、視頻分類、圖像生成八類主流模型40余個，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引入了模型即軟件的概念， 通過Python API或者命令行工具，一鍵完成預訓練模型地預測。此外還借鑒了Anaconda和pip軟件包管理的理念設計了一套命令行接口。
深度學習時代，模型發展的趨勢會逐漸向軟件工程靠攏;未來模型可以當作一個可執行程序，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。通過命令行工具，可以方便快捷的完成模型的搜索、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以后(具體安裝方法見后文示例)，使用詞法分析模型LAC，可以一鍵實現分詞。
再如以下示例所示，是一個目標檢測的例子，通過hub run 調用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。
圖2 PaddleHub一鍵完成預訓練模型地預測
3、通過PaddleHub Fine-tune API，結合少量代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。
為了更好幫助用戶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
數據集 D ataset ：PaddleHub提供多種NLP任務和CV任務的數據集，用戶也可以在自定義數據集上完成Fine-tune。
數據預處理 R eader ：PaddleHub的數據預處理模塊Reader對常見的NLP和CV任務進行了抽象。
預訓練模型 M odule ：Module代表了一個預訓練模型。
優化策略 S trategy ：在PaddleHub中，Strategy類封裝了一系列適用于遷移學習的Fine-tune策略。Strategy包含了對預訓練參數使用什么學習率變化策略，使用哪種類型的優化器，使用什么類型的正則化等。
運行配置 RunConfig ：在PaddleHub中，RunConfig代表了在對Task進行Fine-tune時的運行配置。包括運行的epoch次數、batch的大小、是否使用GPU訓練等。
遷移任務 T ask ： 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、數據Reader、運行配置等內容。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，用于適應用戶的不同需求。預置的任務類型包括圖像分類、文本分類、序列分類和多標簽分類各類任務。PaddleHub還支持用戶可以通過繼承BasicTask來實現自己的任務。PaddleHub封裝了finetune、eval、finetune_and_eval、predict等直觀的基礎接口，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實現十行代碼完成文本分類遷移。
場景是標注數據不多中文文本分類場景，如何提高分類的精度和模型的泛化能力。
這里的方案是借助ERNIE + PaddleHub Finetune API，除去安裝，只想要5個步驟，10行代碼即可解決這一問題。
這里先介紹一下ERNIE，它是百度發布的知識增強的預訓練模型，通過建模海量數據中的詞、實體及實體關系，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。相較于 BERT 學習原始語言信號，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在多個公開的中文數據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
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。
另外，PaddleHub內置了深度學習可視化工具VisualDL的依賴，通過VisualDL，可以很好的對深度學習任務進行可視化。
2.選擇預訓練模型
在完成安裝飛槳與PaddleHub，import導入相應模塊后，一行代碼即可加載預訓練模型。只要1分鐘，你就能得到萬級別GPU小時訓練出來的ERNIE模型。當然也可以支持BERT模型調用，只需要更換不同的模型名稱即可。
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。這里面有個關鍵參數是trainable。如果trainable為True，那么就是一個fine-tune的任務，預訓練模型的參數會做微調，以更好的適應頂層的應用、如果trainable為False，那么就預訓練模型參數保持不變，將它當作特征提取器。對于ERNIE模型而言，不推薦使用特征提取，一定要通過Finetune的方式才能取得更好的效果。
3.數據處理
選擇模型后就是進行數據預處理，針對不同的遷移任務做了一系列數據處理的封裝。
hub.dataset.ChnSentiCorp() 會自動從網絡下載數據集并解壓到用戶目錄下。
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
5.創建遷移學習任務
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，作為我們句子的特征。在這里ERNIE我們選擇pooled_output作為句子的特征輸出。也可以通過獲取sequence_output來得到詞粒度的特征，這個特征般用于序列標注。
Finetuning API非常智能，會自動完成評估，保存最優模型還有自動可視化的功能。Finetune API訓練過程中會自動對關鍵訓練指標進行打點，啟動程序后執行下面命令
其中${HOST_IP}為本機IP地址，如本機IP地址為192.168.0.1，用瀏覽器打開192.168.0.1:8040，其中8040為端口號，即可看到訓練過程中指標的變化情況
6.模型預測
通過Finetune完成模型訓練后，在對應的ckpt_dir目錄下，會自動保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。
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在線體驗PaddleHub帶來的各種便捷。
此外，AI studio平臺還發布了億元算力支持計劃，提供了“每日運行贈12小時”和“連續5天運行贈48小時”兩種機制共同服務，每天都得能輕松獲得! 該平臺集成算力、教程、 樣例模型、工程開發、在線部署的能力, 乃至比賽平臺，滿足從0基礎學習到技術落地的全生命周期，幫助開發者全面掌握深度學習技術的各方各面。
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