paddle.hub

paddle.hub 是预训练模型库的集合,用来复用社区生产力,方便加载发布在 github、gitee 以及本地的预训练模型。飞桨提供框架模型拓展相关的 API 以及支持的模型库列表。具体如下:

查看和加载 API

API 名称

API 功能

查看 Repo 支持的模型列表

查看指定模型的文档

加载指定模型

支持模型列表

模型名字

模型库

alexnet

PaddleClas

vgg11

PaddleClas

vgg13

PaddleClas

vgg16

PaddleClas

vgg19

PaddleClas

resnet18

PaddleClas

resnet34

PaddleClas

resnet50

PaddleClas

resnet101

PaddleClas

resnet152

PaddleClas

squeezenet1_0

PaddleClas

squeezenet1_1

PaddleClas

densenet121

PaddleClas

densenet161

PaddleClas

densenet169

PaddleClas

densenet201

PaddleClas

densenet264

PaddleClas

inceptionv3

PaddleClas

inceptionv4

PaddleClas

googlenet

PaddleClas

shufflenetv2_x0_25

PaddleClas

mobilenetv1

PaddleClas

mobilenetv1_x0_25

PaddleClas

mobilenetv1_x0_5

PaddleClas

mobilenetv1_x0_75

PaddleClas

mobilenetv2_x0_25

PaddleClas

mobilenetv2_x0_5

PaddleClas

mobilenetv2_x0_75

PaddleClas

mobilenetv2_x1_5

PaddleClas

mobilenetv2_x2_0

PaddleClas

mobilenetv3_large_x0_35

PaddleClas

mobilenetv3_large_x0_5

PaddleClas

mobilenetv3_large_x0_75

PaddleClas

mobilenetv3_large_x1_0

PaddleClas

mobilenetv3_large_x1_25

PaddleClas

mobilenetv3_small_x0_35

PaddleClas

mobilenetv3_small_x0_5

PaddleClas

mobilenetv3_small_x0_75

PaddleClas

mobilenetv3_small_x1_0

PaddleClas

mobilenetv3_small_x1_25

PaddleClas

resnext101_32x4d

PaddleClas

resnext101_64x4d

PaddleClas

resnext152_32x4d

PaddleClas

resnext152_64x4d

PaddleClas

resnext50_32x4d

PaddleClas

resnext50_64x4d

PaddleClas

bert

PaddleNLP

代码示例

import paddle

# PaddleClas
models = paddle.hub.list('PaddlePaddle/PaddleClas:develop', source='github', force_reload=True,)
print(models)

docs = paddle.hub.help('PaddlePaddle/PaddleClas:develop', 'alexnet', source='github', force_reload=False,)
print(docs)

model = paddle.hub.load('PaddlePaddle/PaddleClas:develop', 'alexnet', source='github', force_reload=False, pretrained=True)
data = paddle.rand((1, 3, 224, 224))
out = model(data)
print(out.shape) # [1, 1000]


# PaddleNLP
docs = paddle.hub.help('PaddlePaddle/PaddleNLP:develop', model='bert',)
print(docs)

model, tokenizer = paddle.hub.load('PaddlePaddle/PaddleNLP:develop', model='bert', model_name_or_path='bert-base-cased')