PaddleHub
PaddleHub

PaddleHub命令行工具

PaddleHub为预训练模型的管理和使用提供了命令行工具。

我们一共提供了11个命令,涵盖了模型安装、卸载、预测等等各方面。

hub install

用于将Module安装到本地,默认安装在`${HUB_HOME}/.paddlehub/modules`目录下,当一个Module安装到本地后,用户可以通过其他命令操作该Module(例如,使用该Module进行预测),也可以使用PaddleHub提供的python API,将Module应用到自己的任务中,实现迁移学习

小技巧

如果设置了环境变量 ${HUB_HOME} ,则预训练模型和相关的配置文件都会保存到指定的 ${HUB_HOME} 路径下。 如果未设置环境变量 ${HUB_HOME} ,则预训练模型和相关的配置文件都会保存到用户的主目录 $HOME 下。

hub uninstall

用于卸载本地Module

hub show

用于查看本地已安装Module的属性或者指定目录下确定的Module的属性,包括其名字、版本、描述、作者等信息

hub download

用于下载PaddleHub提供的Module

hub list

列出本地已经安装的Module

hub run

用于执行Module的预测,需要注意的是,并不是所有的模型都支持预测(同样,也不是所有的模型都支持迁移学习)。使用示例可以参考[hub run快速体验](../quick_experience/cmd_quick_run.md)。

PaddleHub尽量简化了用户在使用命令行预测时的理解成本,一般来讲,我们将预测分为NLP和CV两大类

NLP类的任务

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文本分析。

$ hub run lac --input_text "今天是个好日子"

CV类的任务

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预测

$ hub run resnet_v2_50_imagenet --input_path test.jpg

hub help

显示帮助信息

hub version

显示PaddleHub版本信息

hub clear

PaddleHub在使用过程中会产生一些缓存数据,这部分数据默认存放在${HUB_HOME}/.paddlehub/cache目录下,用户可以通过clear命令来清空缓存

hub config

用于查看和设置paddlehub相关设置,包括对server地址、日志级别的设置:

$ # 显示当前paddlehub的设置
$ hub config

$ # 恢复当前paddlehub的设置为默认设置
$ hub config reset

$ # 设置当前paddlehub-server地址为${HOST},paddlehub客户端从此地址获取模型信息
$ hub config server==${HOST}

$ # 设置当前日志级别为${LEVEL}, 可选值为CRITICAL, ERROR, WARNING, EVAL, TRAIN, INFO, DEBUG, 从左到右优先级从高到低
$ hub config log.level==${LEVEL}

$ # 设置当日志是否可用
$ hub config log.enable==True|False

hub serving

用于一键部署Module预测服务,详细用法见`PaddleHub Serving一键服务部署 <serving>`_