reading_pictures_writing_poems

reading_pictures_writing_poems

模型名称	reading_pictures_writing_poems
类别	文本-文本生成
网络	多网络级联
数据集	-
是否支持Fine-tuning	否
模型大小	3.16K
最新更新日期	2021-04-26
数据指标	-

一、模型基本信息

• 应用效果展示

• 输入以上图片生成的古诗是：

  • 蕾蕾海河海，岳峰岳麓蔓。
  • 不萌枝上春，自结心中线。

• 模型介绍

  • 看图写诗（reading_pictures_writing_poems），该模型可自动根据图像生成古诗词。该PaddleHub Module支持预测。

二、安装

• 1、环境依赖

  • paddlepaddle >= 1.8.2

  • paddlehub >= 1.8.0 | 如何安装PaddleHub

  • translate

    • $ pip install translate

• 2、安装

  • $ hub install reading_pictures_writing_poems

    • 本模型还需要用到xception71_imagenet, ernie_gen_couplet, ernie_gen_poetry这3个模型
    • 若您未安装这3个模型，代码运行时会自动帮您下载

  • 如您安装时遇到问题，可参考：零基础windows安装 | 零基础Linux安装 | 零基础MacOS安装

三、模型API预测

• 1、命令行预测

  • $ hub run reading_pictures_writing_poems --input_image "/PATH/TO/IMAGE"

• 2、预测代码示例

  • import paddlehub as hub
    
    readingPicturesWritingPoems = hub.Module(name="reading_pictures_writing_poems")
    results = readingPicturesWritingPoems.WritingPoem(image="/PATH/TO/IMAGE", use_gpu=False)
    
    for result in results:
        print(result)

• 3、API

  • def WritingPoem(image, use_gpu=False):

    • 看图写诗预测接口，预测输入一张图像，输出一首古诗词
    • 参数
      • image(str): 待检测的图片路径
      • use_gpu (bool): 是否使用 GPU
    • 返回
      • results (list[dict]): 识别结果的列表，列表中每一个元素为 dict，关键字有 image, poetry
        • image: 为原输入图片的路径
        • poetry: 字段为输出的古诗词

四、服务部署

• 本模型不支持hub serving

五、更新历史

• 1.0.0

  初始发布

• 1.1.0

  移除 Fluid API，更换分类模型

  • $ hub install porn_detection_lstm==1.1.0