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快速开始

❗ 说明：

  • 飞桨低代码开发工具PaddleX，依托于PaddleClas的先进技术，支持了图像分类和检索领域的低代码全流程开发能力。通过低代码全流程开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。
  • PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程，其中包含能够独立完成某类任务的单模型（单功能模块）组合。本文档提供图像分类和检索相关产线的快速使用，单功能模块的快速使用以及更多功能请参考PaddleClas低代码全流程开发中相关章节。

🛠️ 安装

❗安装PaddleX前请先确保您有基础的Python运行环境。（注：当前支持Python 3.8 ～ Python 3.10下运行，更多python版本适配中）。

  • 安装PaddlePaddle
# cpu
python -m pip install paddlepaddle==3.0.0b1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/

# gpu，该命令仅适用于 CUDA 版本为 11.8 的机器环境
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/

# gpu，该命令仅适用于 CUDA 版本为 12.3 的机器环境
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu123/

❗ 更多飞桨 Wheel 版本请参考飞桨官网。

  • 安装PaddleX
pip install https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/whl/paddlex-3.0.0b1-py3-none-any.whl

❗ 更多安装方式参考PaddleX安装教程

💻 命令行使用

一行命令即可快速体验产线效果，统一的命令行格式为：

paddlex --pipeline [产线名称] --input [输入图片] --device [运行设备]

只需指定三个参数：

  • pipeline：产线名称
  • input：待处理的输入图片的本地路径或URL
  • device: 使用的GPU序号（例如gpu:0表示使用第0块GPU），也可选择使用CPU（cpu）

以通用图像分类产线为例：

paddlex --pipeline image_classification --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_image_classification_001.jpg --device gpu:0
👉 点击查看运行结果 
{'input_path': './my_path/general_image_classification_001.jpg', 'class_ids': [296, 170, 356, 258, 248], 'scores': [0.62736, 0.03752, 0.03256, 0.0323, 0.03194], 'label_names': ['ice bear, polar bear, Ursus Maritimus, Thalarctos maritimus', 'Irish wolfhound', 'weasel', 'Samoyed, Samoyede', 'Eskimo dog, husky']}

其他产线的命令行使用，只需将pipeline参数调整为相应产线的名称。下面列出了每个产线对应的命令：

产线名称 使用命令
通用图像分类 paddlex --pipeline image_classification --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_image_classification_001.jpg --device gpu:0
通用图像多标签分类 paddlex --pipeline multi_label_image_classification --input https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_image_classification_001.jpg --device gpu:0

📝 Python脚本使用

几行代码即可完成产线的快速推理，以通用图像分类产线为例：

from paddlex import create_pipeline

pipeline = create_pipeline(pipeline="image_classification")

output = pipeline.predict("general_image_classification_001.jpg")
for res in output:
    res.print() ## 打印预测的结构化输出
    res.save_to_img("./output/") ## 保存结果可视化图像
    res.save_to_json("./output/") ## 保存预测的结构化输出

执行了如下几个步骤：

  • create_pipeline() 实例化产线对象
  • 传入图片并调用产线对象的predict 方法进行推理预测
  • 对预测结果进行处理

得到的结果与命令行方式相同。

下面列出了其他产线对应的参数名称及详细的使用解释：

产线名称 对应参数 详细说明
通用图像分类 image_classification 通用图像分类产线 Python 脚本使用说明
通用图像多标签分类 multi_label_image_classification 通用图像多标签分类产线 Python 脚本使用说明