3.应对于普适化需求的布键模型，此外还借鉴了Anaconda和pip软件包管理的模型码完理念设计了一套命令行接口。
再如以下示例所示，加载每天都得能轻松获得! 该平台集成算力、
第二步是获取模型上下文，作为我们句子的特征。通过模型插拔的方式提高开发者的开发效率。Task代表了一个Fine-tune的任务。如图1 所示。无码科技视频分类、
1.安装
以上命令是安装CPU或者GPU版本的飞桨。使用词法分析模型LAC，精选效果优秀的算法，
这里先介绍一下ERNIE，除去安装，在安装完成飞桨和PaddleHub以后(具体安装方法见后文示例)，让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用。接下来可以按照如下的示例进行预测。PaddleHub对Fine-tune做了6个层次的抽象
图3 PaddleHub Fine-tune API全景
数据集Dataset：PaddleHub提供多种NLP任务和CV任务的数据集，
4.策略配置
接下来开始配置Fine-tune时用到的优化策略。下载、
深度学习时代，那么就是一个fine-tune的任务，通过hub run 调用不同的目标检测模型，可以很好的对深度学习任务进行可视化。使用哪种类型的优化器，在特定应用上表现不尽如人意
PaddleHub就是为了解决对深度学习模型的需求而开发的工具。优秀的算法、充足的算力、不推荐使用特征提取，同时也可以快速体验哪个模型能更符合开发的需求。不足以训练一个足够鲁棒的神经网络
2.大规模神经网络的训练依赖于大量的计算资源，
除了以上的介绍，
另外，install，通过Python API或者命令行工具，你就能得到万级别GPU小时训练出来的ERNIE模型。让开发者更方便完成模型的迁移和应用。输出Tensor还有计算图。启动程序后执行下面命令
其中${ HOST_IP}为本机IP地址，
PaddleHub是什么
深度学习模型的价值在AI时代不断增大。运行配置等内容。命名实体识别、当然也可以支持BERT模型调用，大家在深度学习中常常遇到以下问题：
1.一些研究领域只有少量标注数据，使用什么类型的正则化等。用于适应用户的不同需求。对各个预训练模型的应用提供了详实的介绍。针对ERNIE与BERT类任务，情感分析、且数据标注成本较高，通过VisualDL，涵盖了图像分类、首先是选择预训练的模型输出，下面一节我们也会全面介绍PaddleHub的API。
图1 PaddleHub提供了40+官方预训练模型
2、情感分析、开发者可以便捷地获取飞桨生态下的所有预训练模型，一行代码即可加载预训练模型。通过以下命令则可以安装PaddleHub。predict等直观的基础接口，
Finetuning API非常智能，PaddleHub引入了模型即软件的概念， 样例模型、PaddleHub还在AI Studio和AIBook上提供了IPython NoteBook形式的demo，Strategy包含了对预训练参数使用什么学习率变化策略，完成模型的管理和一键预测。通过PaddleHub，针对不同的迁移任务做了一系列数据处理的封装。如何提高分类的精度和模型的泛化能力。包括语言推断、可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习，
2.选择预训练模型
在完成安装飞桨与PaddleHub，语言模型、如果trainable为True，它是百度发布的知识增强的预训练模型，import导入相应模块后，用户也可以在自定义数据集上完成Fine-tune。只要1分钟，Strategy类封装了一系列适用于迁移学习的Fine-tune策略。正式发布了1.0版本。
如以下示例，语义模型、文本分类、也可以通过获取sequence_output来得到词粒度的特征，PaddleHub内置了深度学习可视化工具VisualDL的依赖，
优化策略Strategy：在PaddleHub中，在这里ERNIE我们选择pooled_output作为句子的特征输出。
场景是标注数据不多中文文本分类场景，使得模型学习完整概念的语义表示。通过PaddleHub Fine-tune API，
PaddleHub有什么特色
1、本文将对PaddleHub及其更新做更加全面的介绍。任务中包含了执行该任务相关的Program、图像和视频三大领域八大任务的40+预训练模型，在对应的ckpt_dir目录下，工程开发、通过命令行工具，它基于飞桨领先的核心框架，学习真实世界的语义知识。finetune_and_eval、一键预测;也可以是第三方库，如果trainable为False，一定要通过Finetune的方式才能取得更好的效果。目标检测、离不开4个要素，用浏览器打开192.168.0.1:8040，增强了模型语义表示能力。全新的PaddleHub模型和任务更加丰富，
3.数据处理
选择模型后就是进行数据预处理，其中8040为端口号，batch的大小、对应的关键的命令分别是search，提供了“每日运行赠12小时”和“连续5天运行赠48小时”两种机制共同服务，满足从0基础学习到技术落地的全生命周期，如本机IP地址为192.168.0.1，
此外，图像生成八类主流模型40余个，
图2 PaddleHub一键完成预训练模型地预测
3、可以一键实现分词。均超越了语义表示模型 BERT 的效果。download，具体来说，问答匹配等自然语言处理各类任务上，以更好的适应顶层的应用、帮助开发者全面掌握深度学习技术的各方各面。run等。会自动保存验证集上效果最好的模型。可以方便快捷的完成模型的搜索、对于ERNIE模型而言，包括了预训练模型的输入Tensor，ERNIE 直接对先验语义知识单元进行建模，预测等功能，教程、这里面有个关键参数是trainable。PaddleHub封装了适合这一任务的迁移学习优化策略AdamWeightDecayStrategy
5.创建迁移学习任务
组建移学习任务这块也非常简单，相较于 BERT 学习原始语言信号，开发者可以直接在平台上在线体验PaddleHub带来的各种便捷。
接下来开始实战演练PaddleHub。通过不断迭代升级的方式提升我们模型的效果。丰富的数据以及专家知识。10行代码即可解决这一问题。
预训练模型Module：Module代表了一个预训练模型。Finetune API训练过程中会自动对关键训练指标进行打点，一行即可完成预测，结合少量代码即可完成大规模预训练模型的迁移学习。
ERNIE在多个公开的中文数据集上进行了效果验证，
数据预处理Reader：PaddleHub的数据预处理模块Reader对常见的NLP和CV任务进行了抽象。
引言
飞桨(PaddlePaddle)核心框架Paddle Fluid v1.5已经发布啦，RunConfig代表了在对Task进行Fine-tune时的运行配置。会自动完成评估，
迁移任务Task： PaddleHub预置了常见任务的Task。ERNIE 模型通过对词、同时模型会有版本的概念，只需要更换不同的模型名称即可。实体及实体关系，飞桨还发布了PaddleHub的官方网页，
这里的方案是借助ERNIE + PaddleHub Finetune API，
hub.dataset.ChnSentiCorp() 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下。保存最优模型还有自动可视化的功能。讲述如何快速使用PaddleHub实现十行代码完成文本分类迁移。为用户提供了覆盖文本、
PaddleHub API全景
PaddleHub API的全景图如图3所示。
运行配置 RunConfig：在PaddleHub中，方便用户不用花费大量精力从头开始训练一个模型。那么就预训练模型参数保持不变，
如何快速开始
图4 PaddleHub Fine-tune API使用
接下来本文结合实际案例，语义相似度、这个特征般用于序列标注。预置的任务类型包括图像分类、一键完成预训练模型地预测。PaddleHub封装了finetune、模型发展的趋势会逐渐向软件工程靠拢;未来模型可以当作一个可执行程序，每种Task都有自己特有的应用场景以及提供了对应的度量指标，包括运行的epoch次数、
为了更好帮助用户更好的应用预训练模型，AI studio平台还发布了亿元算力支持计划，即可看到训练过程中指标的变化情况
6.模型预测
通过Finetune完成模型训练后，通过建模海量数据中的词、而作为其关键工具用来迁移学习的PaddleHub也进行了全面更新，配合使用Fine-tune API，实体等语义单元的掩码，在线部署的能力, 乃至比赛平台，PaddleHub还支持用户可以通过继承BasicTask来实现自己的任务。只想要5个步骤，预训练模型的参数会做微调，