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有关paddlehub的了解

时间:2020-07-26 11:16:10      阅读:92      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:套件   实践   语言模型   基于   自己的   语言   api   创新   端到端   

       随着机器的逐渐智能化,人类的生活水平也在大幅度提高,这些主要源于深度学习的出现。作为最有影响的人工智能关键共性技术,它在图像分类、语音识别等方面作出了巨大的贡献,虽然实现这一伟大的功能很复杂,但是现阶段通过开元深度学习平台的能力,开发者在开元深度平台上面搭建自己的AI应用,大大提升了效率。飞桨(paddlepaddle)是百度研发的一款技术领先、功能完备的产业级深度学习开源开放平台,它集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台为一体,助力产业智能化,使得深度学习技术的创新与应用更简单。飞桨有四大领先技术,分别为开发便捷的产业级深度学习框架;支持超大规模深度学习模型的训练;多端多平台部署的高性能推理引擎以及面向产业应用,开源开放覆盖多领域的工业级模型库。飞桨有哪些优势呢?其一是可以同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和高能行;飞桨提供的模型全部经过真实应用场景的有效验证;源于产业实践,输出业界领先的超大规模并行深度学习平台能力;追求极致速度体验,推理引擎一体化设计实现训练到多段推理的无缝对接;它也秉承着用户至上的理念,提供系统化技术服务于支持。飞桨借助四大先进技术和优势,使得越来越多的用户在各个行业完成AI能力赋能,就例如飞桨与北京林业大学合作的“AI识虫”技术,其能够远程检测病虫害,使得效率提升50倍,准确率超过90%。飞桨深入涉及工业、农业、服务业、教育等行业,贡献于城市规划、无人驾驶等,在众多行业领域中实现了落地应用。

        paddlepaddle的工具组件包括PaddleHub、PARL、AutoDl Design、VisualDl,就PaddleHub来说,PaddleHub是一个深度学习开发工具,它基于飞桨领先的核心框架,精选效果优秀的算法,提供了百亿级大数据训练的预训练模型,可以便捷地获取这些与训练模型,完成模型的管理和一键预测。PaddleHub提供40+预训练模型,涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、语言模型、视频分类、图像生成八类主流模型。PaddleHub支持命令行运行,我们安装paddlehub之后,无需进入python环境,就可以快速体验paddlehub无需代码、一键预测的命令行功能。引入了模型即软件的概念,通过python API或者命令行工具,一键完成预训练模型地预测。model即“模型”,表示预训练好的参数和模型,module即“模块”,是model的一个可执行模块,PaddleHub为model和module的管理和使用都提供了命令行工具,我们使用model进行预测时,需要模型配套的代码进行模型的加载、数据的预处理等操作,才能进行预测;而module可以支持直接命令行预测,但并不是所有的module都支持命令行预测。

       通过PaddleHub,开发者可以便捷获取与训练模型,就上面介绍,其涵盖了40多个模型,涉及三大领域八类模型。举例来说,开发者利用PaddleHub进行人脸检测,可以实现一键检测与判断人员是否佩戴口罩,大大降低了人员的工作量;使用PaddleHub语义预训练模型ERNIE完成优化信息抽取,例如可以在快递单中抽取姓名、电话、地区等,辅助物流行业从业者进行有效信息的提取。开发者利用PaddleHub实现人像抠图,为更多人节约精力财力。

       通过对paddlepaddle以及PaddleHub的了解,我目前较为感兴趣的是基于PaddleHub间网民情绪识别与应用,特别是疫情阶段的网民情绪识别,并判断情绪的分类,掌握真实的社会舆论情况,能更好的帮助相关人员做好防控宣传和舆情引导工作。

有关paddlehub的了解

标签:套件   实践   语言模型   基于   自己的   语言   api   创新   端到端   

原文地址:https://www.cnblogs.com/8098pc/p/13378857.html

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