PaddleHub
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。
特性
通过PaddleHub，您可以：
- 通过命令行，无需编写代码，一键使用预训练模型进行预测；
- 通过hub download命令，快速地获取PaddlePaddle生态下的所有预训练模型；
- 借助PaddleHub Finetune API，使用少量代码完成迁移学习；
安装
环境依赖
- Python==2.7 or Python>=3.5
- PaddlePaddle>=1.4.0
pip安装方式如下：
$ pip install paddlehub快速体验
安装成功后，执行下面的命令，可以快速体验PaddleHub无需代码、一键预测的命令行功能：
# 使用百度LAC词法分析工具进行分词
$ hub run lac --input_text "今天是个好日子"
# 使用百度Senta情感分析模型对句子进行预测
$ hub run senta_bilstm --input_text "今天是个好日子"
# 使用SSD检测模型对图片进行目标检测，检测结果如下图所示
$ 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
想了解更多PaddleHub已经发布的模型，请使用hub search命令查看所有已发布的模型。
$ hub search深入了解PaddleHub
答疑
当安装或者使用遇到问题时，可以通过FAQ查找解决方案。 如果在FAQ中没有找到解决方案，欢迎您将问题和bug报告以Github Issues的形式提交
版权和许可证
PaddleHub由Apache-2.0 license提供