來源：百度 PaddlePaddle
遷移學習 (Transfer Learning) 是屬於深度學習的一個子研究領域，該研究領域的目標在於利用數據、任務、或模型之間的相似性，將在舊領域學習過的知識，遷移應用於新領域中。遷移學習吸引了很多研究者投身其中，因為它能夠很好的解決深度學習中的以下幾個問題：
- 一些研究領域只有少量標注數據，且數據標注成本較高，不足以訓練一個足夠魯棒的神經網絡
- 大規模神經網絡的訓練依賴於大量的計算資源，這對於一般用戶而言難以實現
- 應對於普適化需求的模型，在特定應用上表現不盡如人意
為了讓開發者更便捷地應用遷移學習，百度 PaddlePaddle 開源了預訓練模型管理工具 PaddleHub。開發者用使用僅僅十余行的代碼，就能完成遷移學習。本文將為讀者全面介紹 PaddleHub 並其應用方法。
項目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
PaddleHub 介紹
PaddleHub 是基於 PaddlePaddle 開發的預訓練模型管理工具，可以借助預訓練模型更便捷地開展遷移學習工作，旨在讓 PaddlePaddle 生態下的開發者更便捷體驗到大規模預訓練模型的價值。
PaddleHub 目前的預訓練模型覆蓋了圖像分類、目標檢測、詞法分析、Transformer、情感分析五大類別。未來會持續開放更多類型的深度學習模型，如語言模型、視頻分類、圖像生成等預訓練模型。PaddleHub 的功能全景如圖 1 所示。
圖 1 PaddleHub 功能全景
PaddleHub 主要包括兩個功能：命令行工具和 Fine-tune API。
命令行工具
PaddleHub 借鑒了 Anaconda 和 PIP 等軟件包管理的理念，開發了命令行工具，可以方便快捷的完成模型的搜索、下載、安裝、預測等功能，對應的關鍵的命令分別是 search，download，install，run 等。我們以 run 命令為例，介紹如何通過命令行工具進行預測。
Run 命令用於執行 Module 的預測，這里分別舉一個 NLP 和 CV 的例子。
對於 NLP 任務：輸入數據通過--input_text 指定。以百度 LAC 模型（中文詞法分析）為例，可以通過以下命令實現單行文本分析。
# 單文本預測
$ hub run lac --input_text "今天是個好日子"
對於 CV 任務：輸入數據通過--input_path 指定。以 SSD 模型（單階段目標檢測）為例子，可以通過以下命令實現單張圖片的預測
# 使用SSD檢測模型對圖片進行目標檢測，第一條命令是下載圖片，第二條命令是執行預測，用戶也可以自
# 己准備圖片
$ 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
更多的命令用法，請讀者參考文首的 Github 項目鏈接。
Fine-tune API
PaddleHub 提供了基於 PaddlePaddle 實現的 Fine-tune API, 重點針對大規模預訓練模型的 Fine-tune 任務做了高階的抽象，讓預訓練模型能更好服務於用戶特定場景的應用。通過大規模預訓練模型結合 Fine-tune，可以在更短的時間完成模型的收斂，同時具備更好的泛化能力。PaddleHub API 的全景如圖 2 所示。
圖 2 PaddleHub Fine-tune API 全景
- Fine-tune ：對一個 Task 進行 Fine-tune，並且定期進行驗證集評估。在 Fine-tune 的過程中，接口會定期的保存 checkpoint（模型和運行數據），當運行被中斷時，通過 RunConfig 指定上一次運行的 checkpoint 目錄，可以直接從上一次運行的最后一次評估中恢復狀態繼續運行。
- 遷移任務 Task：在 PaddleHub 中，Task 代表了一個 Fine-tune 的任務。任務中包含了執行該任務相關的 program 以及和任務相關的一些度量指標（如分類准確率 accuracy、precision、 recall、 F1-score 等）、模型損失等。
- 運行配置 RunConfig：在 PaddleHub 中，RunConfig 代表了在對 Task 進行 Fine-tune 時的運行配置。包括運行的 epoch 次數、batch 的大小、是否使用 GPU 訓練等。
- 優化策略 Strategy：在 PaddleHub 中，Strategy 類封裝了一系列適用於遷移學習的 Fine-tune 策略。Strategy 包含了對預訓練參數使用什么學習率變化策略，使用哪種類型的優化器，使用什么類型的正則化等。
- 預訓練模型 Module ：Module 代表了一個可執行的模型。這里的可執行指的是，Module 可以直接通過命令行 hub run ${MODULE_NAME} 執行預測，或者通過 context 接口獲取上下文后進行 Fine-tune。在生成一個 Module 時，支持通過名稱、url 或者路徑創建 Module。
- 數據預處理 Reader ：PaddleHub 的數據預處理模塊 Reader 對常見的 NLP 和 CV 任務進行了抽象。
- 數據集 Dataset：PaddleHub 提供多種 NLP 任務和 CV 任務的數據集，可供用戶載，用戶也可以在自定義數據集上完成 Fine-tune。
基於以上介紹的 PaddleHub 兩大功能，用戶可以實現：
- 無需編寫代碼，一鍵使用預訓練模型進行預測；
- 通過 hub download 命令，快速地獲取 PaddlePaddle 生態下的所有預訓練模型；
- 借助 PaddleHub Fine-tune API，使用少量代碼完成遷移學習。
以下將從實戰角度，教你如何使用 PaddleHub 進行圖像分類遷移。
PaddleHub 實戰
1. 安裝
PaddleHub 是基於 PaddlePaddle 的預訓練模型管理框架，使用 PaddleHub 前需要先安裝 PaddlePaddle，如果你本地已經安裝了 CPU 或者 GPU 版本的 PaddlePaddle，那么可以跳過以下安裝步驟。
$ pip install paddlepaddle #CPU 安裝命令
或者
$ pip install paddlepaddle-gpu # GPU 安裝
推薦使用大於 1.4.0 版本的 PaddlePaddle。
通過以下命令來安裝 PaddleHub
$ pip install paddlehub
2. 選擇合適的模型
首先導入必要的 python 包
# -*- coding: utf8 -*-
import paddlehub as hub
import paddle.fluid as fluid
接下來我們要在 PaddleHub 中選擇合適的預訓練模型來 Fine-tune，由於貓狗分類是一個圖像分類任務，因此我們使用經典的 ResNet-50 作為預訓練模型。PaddleHub 提供了豐富的圖像分類預訓練模型，包括了最新的神經網絡架構搜索類的 PNASNet，我們推薦你嘗試不同的預訓練模型來獲得更好的性能。
module_map = {
"resnet50": "resnet_v2_50_imagenet",
"resnet101": "resnet_v2_101_imagenet",
"resnet152": "resnet_v2_152_imagenet",
"mobilenet": "mobilenet_v2_imagenet",
"nasnet": "nasnet_imagenet",
"pnasnet": "pnasnet_imagenet"
}
module_name = module_map["resnet50"]
module = hub.Module(name = module_name)
3. 數據准備
接着需要加載圖片數據集。為了快速體驗，我們直接加載 PaddleHub 提供的貓狗分類數據集，如果想要使用自定義的數據進行體驗，請查看自定義數據。
# 直接用PaddleHub提供的數據集
dataset = hub.dataset.DogCat()
4. 自定義數據
本節說明如何組裝自定義的數據，如果想使用貓狗數據集進行體驗，可以直接跳過本節。
使用自定義數據時，我們需要自己切分數據集，將數據集且分為訓練集、驗證集和測試集。
同時使用三個文本文件來記錄對應的圖片路徑和標簽，此外還需要一個標簽文件用於記錄標簽的名稱。
├─data: 數據目錄
├─train_list.txt：訓練集數據列表
├─test_list.txt：測試集數據列表
├─validate_list.txt：驗證集數據列表
├─label_list.txt：標簽列表
└─……
訓練/驗證/測試集的數據列表文件的格式如下
圖片 1 路徑 圖片 1 標簽
圖片 2 路徑 圖片 2 標簽
...
標簽列表文件的格式如下
分類 1 名稱
分類 2 名稱
...
使用如下的方式進行加載數據，生成數據集對象
注意事項：
- num_labels 要填寫實際的分類數量，如貓狗分類該字段值為 2，food101 該字段值為 101，下文以 2 為例子
- base_path 為數據集實際路徑，需要填寫全路徑，下文以/test/data 為例子
- 訓練/驗證/測試集的數據列表文件中的圖片路徑需要相對於 base_path 的相對路徑，例如圖片的實際位置為/test/data/dog/dog1.jpg，base_path 為/test/data，則文件中填寫的路徑應該為 dog/dog1.jpg
# 使用本地數據集
class MyDataSet(hub.dataset.base_cv_dataset.ImageClassificationDataset):
def __init__(self):
self.base_path = "/test/data"
self.train_list_file = "train_list.txt"
self.test_list_file = "test_list.txt"
self.validate_list_file = "validate_list.txt"
self.label_list_file = "label_list.txt"
self.label_list = None
self.num_labels = 2
5. 生成 Reader
接着生成一個圖像分類的 reader，reader 負責將 dataset 的數據進行預處理，接着以特定格式組織並輸入給模型進行訓練。
當我們生成一個圖像分類的 reader 時，需要指定輸入圖片的大小
data_reader = hub.reader.ImageClassificationReader(
image_width=module.get_expected_image_width(),
image_height=module.get_expected_image_height(),
images_mean=module.get_pretrained_images_mean(),
images_std=module.get_pretrained_images_std(),
dataset=dataset)
6. 組建 Fine-tune Task
有了合適的預訓練模型和准備要遷移的數據集后，我們開始組建一個 Task。
由於貓狗分類是一個二分類的任務，而我們下載的 cv_classifer_module 是在 ImageNet 數據集上訓練的千分類模型，所以我們需要對模型進行簡單的微調，把模型改造為一個二分類模型：
- 獲取 cv_classifer_module 的上下文環境，包括輸入和輸出的變量，以及 Paddle Program；
- 從輸出變量中找到特征圖提取層 feature_map；
- 在 feature_map 后面接入一個全連接層，生成 Task；
input_dict, output_dict, program = module.context(trainable=True)
img = input_dict["image"]
feature_map = output_dict["feature_map"]
task = hub.create_img_cls_task(
feature=feature_map, num_classes=dataset.num_labels)
feed_list = [img.name, task.variable("label").name]
7. 選擇運行時配置
在進行 Fine-tune 前，我們可以設置一些運行時的配置，例如如下代碼中的配置，表示：
- use_cuda：設置為 False 表示使用 CPU 進行訓練。如果本機支持 GPU，且安裝的是 GPU 版本的 PaddlePaddle，我們建議你將這個選項設置為 True；
- epoch：要求 Fine-tune 的任務只遍歷 1 次訓練集；
- batch_size：每次訓練的時候，給模型輸入的每批數據大小為 32，模型訓練時能夠並行處理批數據，因此 batch_size 越大，訓練的效率越高，但是同時帶來了內存的負荷，過大的 batch_size 可能導致內存不足而無法訓練，因此選擇一個合適的 batch_size 是很重要的一步；
- log_interval：每隔 10 step 打印一次訓練日志；
- eval_interval：每隔 50 step 在驗證集上進行一次性能評估；
- checkpoint_dir：將訓練的參數和數據保存到 cv_Fine-tune_turtorial_demo 目錄中；
- strategy：使用 DefaultFine-tuneStrategy 策略進行 Fine-tune；
更多運行配置，請查看文首的 Github 項目鏈接。
config = hub.RunConfig(
use_cuda=False,
num_epoch=1,
checkpoint_dir="cv_finetune_turtorial_demo",
batch_size=32,
log_interval=10,
eval_interval=50,
strategy=hub.finetune.strategy.DefaultFinetuneStrategy())
8. 開始 Fine-tune
我們選擇 Fine-tune_and_eval 接口來進行模型訓練，這個接口在 Fine-tune 的過程中，會周期性的進行模型效果的評估，以便我們了解整個訓練過程的性能變化。
hub.finetune_and_eval(
task, feed_list=feed_list, data_reader=data_reader, config=config)
9. 查看訓練過程的效果
訓練過程中的性能數據會被記錄到本地，我們可以通過 visualdl 來可視化這些數據。
我們在 shell 中輸入以下命令來啟動 visualdl，其中${HOST_IP} 為本機 IP，需要用戶自行指定
$ visualdl --logdir ./ cv_finetune_turtorial_demo/vdllog --host ${HOST_IP} --port 8989
啟動服務后，我們使用瀏覽器訪問${HOST_IP}:8989，可以看到訓練以及預測的 loss 曲線和 accuracy 曲線，如下圖所示。
10. 使用模型進行預測
當 Fine-tune 完成后，我們使用模型來進行預測，整個預測流程大致可以分為以下幾步：
- 構建網絡
- 生成預測數據的 Reader
- 切換到預測的 Program
- 加載預訓練好的參數
- 運行 Program 進行預測
通過以下命令來獲取測試的圖片（適用於貓狗分類的數據集）
$ wget --no-check-certificate https://PaddleHub.bj.bcebos.com/resources/test_img_cat.jpg
$ wget --no-check-certificate https://PaddleHub.bj.bcebos.com/resources/test_img_dog.jpg
注意：其他數據集所用的測試圖片請自行准備。
完整預測代碼如下：
import os
import numpy as np
import paddle.fluid as fluid
import paddlehub as hub
# Step 1: build Program
module_map = {
"resnet50": "resnet_v2_50_imagenet",
"resnet101": "resnet_v2_101_imagenet",
"resnet152": "resnet_v2_152_imagenet",
"mobilenet": "mobilenet_v2_imagenet",
"nasnet": "nasnet_imagenet",
"pnasnet": "pnasnet_imagenet"
}
module_name = module_map["resnet50"]
module = hub.Module(name = module_name)
input_dict, output_dict, program = module.context(trainable=False)
img = input_dict["image"]
feature_map = output_dict["feature_map"]
dataset = hub.dataset.DogCat()
task = hub.create_img_cls_task(
feature=feature_map, num_classes=dataset.num_labels)
feed_list = [img.name]
# Step 2: create data reader
data = [
"test_img_dog.jpg",
"test_img_cat.jpg"
]
data_reader = hub.reader.ImageClassificationReader(
image_width=module.get_expected_image_width(),
image_height=module.get_expected_image_height(),
images_mean=module.get_pretrained_images_mean(),
images_std=module.get_pretrained_images_std(),
dataset=None)
predict_reader = data_reader.data_generator(
phase="predict", batch_size=1, data=data)
label_dict = dataset.label_dict()
# Step 3: switch to inference program
with fluid.program_guard(task.inference_program()):
# Step 4: load pretrained parameters
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
pretrained_model_dir = os.path.join("cv_finetune_turtorial_demo", "best_model")
fluid.io.load_persistables(exe, pretrained_model_dir)
feeder = fluid.DataFeeder(feed_list=feed_list, place=place)
# Step 5: predict
for index, batch in enumerate(predict_reader()):
result, = exe.run(
feed=feeder.feed(batch), fetch_list=[task.variable('probs')])
predict_result = np.argsort(result[0])[::-1][0]
print("input %i is %s, and the predict result is %s" %
(index+1, data[index], label_dict[predict_result]))