1.PaddleHub介绍

PaddleHub 是基于 PaddlePaddle 开发的预训练模型管理工具，可以借助预训练模型更便捷地开展迁移学习工作，旨在让 PaddlePaddle 生态下的开发者更便捷体验到大规模预训练模型的价值。
PaddleHub 目前的预训练模型覆盖了图像分类、目标检测、词法分析、Transformer、情感分析五大类别。未来会持续开放更多类型的深度学习模型，如语言模型、视频分类、图像生成等预训练模型。

2.PaddleHub安装

在安装了PaddlePaddle的基础上安装PaddleHub(最好安装最新版本的)

pip install paddlehub

3.PaddleHub使用中出现的问题

下面给一个简单的Demo，如果你的电脑用户名是英文可以成功运行

import paddlehub as hub

# 下载安装模型
classifier = hub.Module(name="resnet50_vd_dishes")
result = classifier.classification(paths=['test1.jpg'])
print(result)

但如果是用户名是中文，那么classifier = hub.Module(name="resnet50_vd_dishes")这句代码会报错，因为运行这段代码会下载模型但如果你没有更改模型下载的位置，将会默认下载到C:\Users\xxx(你的用户名)\.paddlehub\modules如果是中文系统将会报错，并指出中文路径问题。

4.更改PaddleHub模型的默认下载位置

在系统环境变量中进行操作
此电脑（右键）–>属性–>高级系统设置–>环境变量–>系统变量中进行新建，如果后续打算学习NLP相关的知识，可能还需要更改一下PPNLP下载的默认位置

变量	值
HUB_HOME	你想要存放的路径
PPNLP_HOME	你想要存放的路径

注：如果没有效果，尝试重启一下电脑

我将给出我的电脑中的配置

HUB_HOME D:\python_project\paddle_learn\paddlehub_model
运行2中的代码系统会自动将下载的模型放在你指定的文件夹下。如下图所示，可以在modules 文件夹下找到resnet50_vd_dishes这个模型，即为下载成功。在运行2中的代码。

5. PaddleHub的简单使用

安装好系统环境后，在Python中输入下列代码

图片test1
将上列图片命名为test1 放在项目文件夹下，运行下面的代码。

import paddlehub as hub

# 下载安装模型
classifier = hub.Module(name="resnet50_vd_dishes")
result = classifier.classification(paths=['test1.jpg'])
print(result)