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【飞桨PaddlePaddle】迁移学习快速入门,完整源码+讲解演示
阅读量:458 次
发布时间:2019-03-06

本文共 1640 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

一.安装

环境依赖: 安装GPU版本的PaddlePaddle: `pip install paddlepaddle-gpu -U`

安装CPU版本的PaddlePaddle:

pip install paddlepaddle -U

框架安装:

pip install paddlehub

二.入门

1.人像分割

人像分割任务旨在将输入图片中的人像与背景区分开来,常见应用场景包括背景虚化、背景替换、影视后期处理等。示例代码如下:

import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="humanseg_lite")
res = module.segment(
paths=["./test.jpg"],
visualization=True,
output_dir='humanseg_lite'
)

2.人体解析

人体解析是人像分割的细粒度任务,旨在提取人体的不同部件。示例代码如下:

import paddlehub as hub
human_parser = hub.Module(name="ace2p")
res = human_parser.segmentation(
paths=["./test.jpg"],
visualization=True,
output_dir='ace2p_output'
)

3.人脸检测

人脸检测任务旨在识别输入图片中每张人脸的位置。示例代码如下:

import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640")
res = module.face_detection(
paths=["./test.jpg"],
visualization=True,
output_dir='face_detection_output'
)

4.关键点检测

关键点检测任务旨在识别人体的关键部位,常见应用场景包括人体美型、姿态估计等。示例代码如下:

import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="openpose_body_estimation")
res = module.predict(
img="./test.jpg",
visualization=True,
save_path='keypoint_output'
)

5.中文词法分析

中文词法分析任务旨在对输入语句进行分词、词性分析和命名实体识别。示例代码如下:

import paddlehub as hub
lac = hub.Module(name="lac")
test_text = ["马云,男,汉族,中共党员 [1] ,1964年9月10日生于浙江省杭州市,祖籍浙江省嵊州市谷来镇, 阿里巴巴集团主要创始人,现担任日本软银董事、大自然保护协会中国理事会主席兼全球董事会成员、华谊兄弟董事、生命科学突破奖基金会董事、联合国数字合作高级别小组联合主席。"]
print(lac.lexical_analysis(texts=test_text))

6.中文情感分析

中文情感分析任务旨在对输入语句进行情感倾向预测。示例代码如下:

import paddlehub as hub
senta = hub.Module(name="senta_bilstm")
test_text = ["她的脸渐渐变了颜色,眉毛拧到了一起,眼睛里迸发出一道道刀一般锋利的光,大声的呵斥道。"]
print(senta.sentiment_classify(texts=test_text))

返回结果:积极可能性为:0.5578,消极可能性为:0.4422

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