人工智能学习与实训笔记（八）：百度飞桨套件使用方法介绍

人工智能专栏文章汇总：人工智能学习专栏文章汇总-CSDN博客

本篇目录

八、百度飞桨套件使用

[8.1 飞桨预训练模型套件PaddleHub](#8.1 飞桨预训练模型套件PaddleHub)

[8.1.1 一些本机CPU可运行的飞桨预训练简单模型（亲测可用）](#8.1.1 一些本机CPU可运行的飞桨预训练简单模型（亲测可用）)

[8.1.1.1 人脸检测模型](#8.1.1.1 人脸检测模型)

[8.1.1.2 中文分词模型](#8.1.1.2 中文分词模型)

[8.1.2 预训练模型Fine-tune](#8.1.2 预训练模型Fine-tune)

[8.2 飞桨开发套件](#8.2 飞桨开发套件)

[8.2.1 PaddleSeg - 图像分割](#8.2.1 PaddleSeg - 图像分割)

[8.2.2 PaddleNLP - 自然语言处理](#8.2.2 PaddleNLP - 自然语言处理)

八、百度飞桨套件使用

深度学习的探索目标：

需要针对业务场景提出建模方案；
探索众多的复杂模型哪个更加有效；
探索将模型部署到各种类型的硬件上。

基于飞桨的开发套件进行开发和学习，可以解决模型资源，二次开发和工业部署的问题：

8.1 飞桨预训练模型套件PaddleHub

PaddleHub属于预训练模型应用工具，集成了最优秀的算法模型，开发者可以快速使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成模型迁移到部署的全流程工作。

8.1.1 一些本机CPU可运行的飞桨预训练简单模型（亲测可用）

注意代码运行前，需要安装相应的Paddle包（代码最开始的几行注释即为安装过程）

8.1.1.1 人脸检测模型

python 复制代码

#pip install paddle
#pip install paddlehub==2.1
#hub install ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640==1.1.2

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='test_face_detection_output')

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

8.1.1.2 中文分词模型

python 复制代码

#pip install paddle
#pip install paddlehub==2.1
#hub install ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640==1.1.2

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)

8.1.2 预训练模型Fine-tune

研究神经网络模型层间特征图可视化的工作表明，模型最前端的神经网络层倾向于提取一些普遍的、共有的视觉特征，如纹理、边缘等信息。越往后则越倾向于任务相关的特征。涉及计算机视觉图像分类的模型，在特征提取功能上，更多的依赖模型的前端的神经层，而将特征映射到标签的功能则更多的依赖于模型末端的神经层。

也就是说，越靠近输出的神经网络层越具有任务相关性。NLP领域的第三范式(pre-trained + fine tune)便是采用了这种思想。语言模型在大规模语料上进行预训练之后，便具有了强大的语义表征能力。将PLM接上后续任务相关的神经网络层进行微调，便可以在下游任务中获得更好的效果。

因此我们可以基于预训练模型，通过使用私有数据对模型进行Fine-tune，从而实现模型的迁移。

要实现迁移学习，包括如下步骤：

安装PaddleHub
数据准备
模型准备
训练准备

具体做法可以参考：飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区

8.2 飞桨开发套件

如果说PaddleHub提供的是AI任务快速运行方案（POC），飞桨的开发套件则是比PaddleHub提供"更丰富的模型调节"和"领域相关的配套工具"，开发者基于这些开发套件可以实现当前应用场景中的最优方案（State of the Art）。

PaddleHub属于预训练模型应用工具，集成了最优秀的算法模型，开发者可以快速使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成模型迁移到部署的全流程工作。但是在某些场景下，开发者不仅仅满足于快速运行，而是希望能在开源算法的基础上继续调优，实现最佳方案。如果将PaddleHub视为一个拿来即用的工具，飞桨的开发套件则是工具箱，工具箱中不仅包含多种多样的工具（深度学习算法模型），更包含了这些工具的制作方法（模型训练调优方案）。如果工具不合适，可以自行调整工具以便使用起来更顺手。

飞桨提供了一系列的开发套件，内容涵盖各个领域和方向：

计算机视觉领域：图像分割 PaddleSeg、目标检测 PaddleDetection、图像分类 PaddleClas、海量类别分类 PLSC，文字识别 PaddleOCR；
自然语言领域：语义理解 ERNIE；
语音领域：语音识别 DeepSpeech、语音合成 Parakeet；
推荐领域：弹性计算推荐 ElasticCTR；
其他领域：图学习框架 PGL、深度强化学习框架 PARL。

下面以PaddleSeg为例，介绍飞桨开发套件的使用方式。其余开发套件的使用模式相似，均包括快速运行的命令、丰富优化选项的配置文件和与该领域问题配套的专项工具。如果读者对其他领域有需求，可以查阅对应开发套件的使用文档。

8.2.1 PaddleSeg - 图像分割

图像分割任务是对每个像素点进行分类，需要给出每个像素点是什么分类的概率。

一般图像分割网络结构：

（1）网络的输入是H×W（H为高、W为宽）像素的图片，输出是N×H×W的概率图。输出的概率图大小和输入一致（H×W），而这个N就是类别。

（2）中间的网络结构分为Encoder（编码）和Decoder（解码）两部分。Encoder部分是下采样的过程，这是为了增大网络感受野，类似于缩小地图，利于看到更大的区域范围找到区域边界；Decoder部分是上采样的过程，为了恢复像素级别的特征地图，以实现像素点的分类，类似于放大地图，标注图像分割边界时更精细。

PaddleSeg覆盖了DeepLabv3+、U-Net、PSPNet、HRNet和Fast-SCNN等20+主流分割模型，并提供了多个损失函数和多种数据增强方法等高级功能，用户可以根据使用场景从PaddleSeg中选择出合适的图像分割方案，从而更快捷高效地完成图像分割应用。

实例：医学视盘分割

使用过程包括PaddleSeg环境安装，数据处理，模型选择和训练，模型评估，模型导出，模型部署等。具体过程可参考：飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区

8.2.2 PaddleNLP - 自然语言处理

PaddleNLP是基于Paddle框架开发的自然语言处理 (NLP) 开源项目，项目中包含工具、算法、模型和数据多种资源。PaddleNLP通过丰富的模型库、简洁易用的API，提供飞桨2.0的最佳实践并加速NLP领域应用产业落地效率。

GitHub链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP

丰富的模型库：涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量、预训练模型、词法分析、文本分类、文本匹配、文本生成、机器翻译、通用对话、问答系统等。

实例：基于ERNIE模型的新闻标题分类

下面，我们将展示如何基于PaddleNLP中的预训练模型ERINE来实现另外一个文本分类的任务：对新闻标题进行分类。文本分类是指人们使用计算机将文本数据进行自动化归类的任务，是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务。

本案例的模型实现方案如下图所示，模型的输入是新闻标题的文本，模型的输出就是新闻标题的类别。在建模过程中，对于输入的新闻标题文本，首先需要进行数据处理生成规整的文本序列数据，包括语句分词、将词转换为id，过长文本截断、过短文本填充等等操作；然后使用预训练模型ERNIE对文本序列进行编码，获得文本的语义向量表示；最后经过全连接层和softmax处理得到文本属于各个新闻类别的概率。方案中不仅会使用ERNIE预训练模型，还会使用大量PaddleNLP的API，更便捷的完成数据处理和模型评估等工作。

ERNIE是基于Transfomer模型进行的改进，Transfomer模型是一种比LSTM更加复杂的、适合处理序列数据的模型，它使用Self-attenion的方法，将RNN变成每个输入与其他输入部分计算匹配度来决定注意力权重的方式，使得模型引入了Attention机制的同时也具备了并行化计算的能力。以这种Self-attention结构为核心，设计Encoder-Decoder的结构形成Transformer模型。BERT和ERNIE均是将Transformer的Encoder部分结构单独取出，用多个的非标记语料（转成标记数据，如填空/判断句子连续性等）的任务训练，并将得到的Encoder向量作为词汇的基础语义表示用于多种NLP任务（如阅读理解）的模型。

关于Transfomer模型可参考：Transfomer模型详解