今天给大家推荐一个在 GitHub 上开源的高星项目-PaddleHub。
这个项目的github地址为：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
我们先来看看这个项目有什么过人之处吧。 首先是在特性和功能上，PaddleHub旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型。
- 【模型种类丰富】：涵盖CV、NLP、Audio、Video、工业应用主流五大品类的300 预训练模型，全部开源下载，离线可运行。
- 【超低使用门槛】：无需深度学习背景、无需数据与训练过程，可快速使用AI模型。
- 【一键模型快速预测】：通过一行命令行或者极简的Python API实现模型调用，可快速体验模型效果。
- 【一键模型转服务化】：一行命令，搭建深度学习模型API服务化部署能力。
- 【十行代码迁移学习】：十行代码完成图片分类、文本分类的迁移学习任务。
- 【跨平台兼容性】：可运行于Linux、Windows、MacOS等多种操作系统。
PaddleHub提供的预训练模型达到了301个，图像类161个，文本类129个，语音类3个，视频类8个。我们直接来看一些精品模型的效果。
文本识别
包含超轻量中英文OCR模型，高精度中英文、多语种德语、法语、日语、韩语OCR识别。
人脸检测
包含人脸检测，口罩人脸检测，多种算法可选。
图像生成
包含人像动漫化、街景动漫化、风格迁移。
目标检测
包含行人检测、车辆检测，更有工业级超大规模预训练模型可选。
关键点检测
包含单人、多人身体关键点检测、面部关键点检测、手部关键点检测。
图像分割
包含效果卓越的人像抠图模型、ACE2P人体解析世界冠军模型、动态天空置换算法。
图像分类
包含动物分类、菜品分类、野生动物制品分类，多种算法可选。
文本生成
包含AI写诗、AI对联、AI情话、AI藏头诗，多种算法可选。
词法分析
效果优秀的中文分词、词性标注与命名实体识别的模型。
句法分析
效果领先的中文句法分析模型。
情感分析
支持中文的评论情感分析。
文本审核
包含中文色情文本的审核，多种算法可选。
视频分类
包含短视频分类，支持3000 标签种类，可输出TOP-K标签，多种算法可选。
举例：输入一段游泳的短视频，算法可以输出 "游泳" 结果。
以上用到的预训练模型均免费开源，那怎么使用呢？
快速开始
!pip install --upgrade paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
!pip install --upgrade paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
import paddlehub as hub
lac = hub.Module(name="lac")
test_text = ["今天是个好天气。"]
results = lac.cut(text=test_text, use_gpu=False, batch_size=1, return_tag=True)
print(results)
#{'word': ['今天', '是', '个', '好天气', '。'], 'tag': ['TIME', 'v', 'q', 'n', 'w']}
#一行代码启动serving 服务
！hub serving start -m lac
更多能力可以参考教程文档：
不多说了，感兴趣的小伙伴上GitHub学习体验吧！
