【飞桨PaddleHub】所有命令行使用方法

简介: 【飞桨PaddleHub】所有命令行使用方法

文章目录

hup命令大全

1.将Module安装到本地

2.卸载本地Module

3.信息查看

4.下载PaddleHub提供的Module

5.关键词搜索

6.列出本地已经安装的Module

7.执行Module的预测

8.NLP类的任务

9.CV类的任务

10.显示帮助信息

11.清理缓存

12.配置查看

13.一键部署Module预测服

hup命令大全

1.将Module安装到本地

hub install

2.卸载本地Module

hub uninstall

举个例子:

hub uninstall  senta_bilstm

返回:

1.png

3.信息查看

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 show

举个例子:

hub show   senta_bilstm

返回:

1.png

4.下载PaddleHub提供的Module

hub download

5.关键词搜索

通过关键字在服务端检索匹配的Module,当想要查找某个特定模型的Module时,使用search命令可以快速得到结果,例如hub search ssd命令,会查找所有包含了ssd字样的Module,命令支持正则表达式,例如hub search ^s.*搜索所有以s开头的资源。

hub search

6.列出本地已经安装的Module

hub list

演示一下:

1.png

7.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)。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

hub run

8.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 "明天会更好"

返回为:

1.png

9.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

返回:

1.png

10.显示帮助信息

hub help

1.png

11.清理缓存

hub clear

12.配置查看

hub config

13.一键部署Module预测服

hub serving
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