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机器之心专栏
来源：百度 PaddlePaddle
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。
图 1 PaddleHub 功能全景
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。
