 TensorFlow.org-এ দেখুন |  Google Colab-এ চালান |  GitHub-এ উৎস দেখুন |  নোটবুক ডাউনলোড করুন |
ওভারভিউ
এই টিউটোরিয়ালটি দেখায় কিভাবে তৈরি করতে tf.data.Dataset একটি পোস্টগ্রি ডাটাবেসের সার্ভার থেকে, যাতে নির্মিত Dataset প্রেরণ করা যেতে পারে tf.keras প্রশিক্ষণ বা অনুমান উদ্দেশ্যে।
একটি SQL ডাটাবেস ডেটা সায়েন্টিস্টের জন্য ডেটার একটি গুরুত্বপূর্ণ উৎস। সবচেয়ে জনপ্রিয় ওপেন সোর্স SQL ডাটাবেস একজন হিসাবে পোস্টগ্রি ব্যাপকভাবে বোর্ড জুড়ে critial এবং লেনদেনের ডেটা সঞ্চয় করার জন্য উদ্যোগ ব্যবহার করা হয়। তৈরি করা হচ্ছে Dataset সরাসরি একটি পোস্টগ্রি ডাটাবেসের সার্ভার থেকে এবং পাস Dataset থেকে tf.keras , প্রশিক্ষণ বা অনুমান জন্য ব্যাপকভাবে তথ্য পাইপলাইন এবং সাহায্যের তথ্য বিজ্ঞানী প্রক্রিয়া সহজ যন্ত্রচালিত মডেলগুলি নির্মাণ উপর ফোকাস করতে পারে।
সেটআপ এবং ব্যবহার
প্রয়োজনীয় tensorflow-io প্যাকেজ ইনস্টল করুন এবং রানটাইম পুনরায় চালু করুন
try:
%tensorflow_version 2.x
except Exception:
pass
!pip install -q tensorflow-io
PostgreSQL ইনস্টল এবং সেটআপ করুন (ঐচ্ছিক)
Google Colab-এ ব্যবহার ডেমো করার জন্য আপনি PostgreSQL সার্ভার ইনস্টল করবেন। পাসওয়ার্ড এবং একটি খালি ডাটাবেসও প্রয়োজন।
আপনি যদি Google Colab-এ এই নোটবুকটি না চালান, বা আপনি একটি বিদ্যমান ডাটাবেস ব্যবহার করতে পছন্দ করেন, তাহলে অনুগ্রহ করে নিম্নলিখিত সেটআপটি এড়িয়ে যান এবং পরবর্তী বিভাগে যান৷
# Install postgresql serversudo apt-get -y -qq updatesudo apt-get -y -qq install postgresqlsudo service postgresql start# Setup a password `postgres` for username `postgres`sudo -u postgres psql -U postgres -c "ALTER USER postgres PASSWORD 'postgres';"# Setup a database with name `tfio_demo` to be usedsudo -u postgres psql -U postgres -c 'DROP DATABASE IF EXISTS tfio_demo;'sudo -u postgres psql -U postgres -c 'CREATE DATABASE tfio_demo;'
Preconfiguring packages ...
Selecting previously unselected package libpq5:amd64.
(Reading database ... 254633 files and directories currently installed.)
Preparing to unpack .../0-libpq5_10.15-0ubuntu0.18.04.1_amd64.deb ...
Unpacking libpq5:amd64 (10.15-0ubuntu0.18.04.1) ...
Selecting previously unselected package postgresql-client-common.
Preparing to unpack .../1-postgresql-client-common_190ubuntu0.1_all.deb ...
Unpacking postgresql-client-common (190ubuntu0.1) ...
Selecting previously unselected package postgresql-client-10.
Preparing to unpack .../2-postgresql-client-10_10.15-0ubuntu0.18.04.1_amd64.deb ...
Unpacking postgresql-client-10 (10.15-0ubuntu0.18.04.1) ...
Selecting previously unselected package ssl-cert.
Preparing to unpack .../3-ssl-cert_1.0.39_all.deb ...
Unpacking ssl-cert (1.0.39) ...
Selecting previously unselected package postgresql-common.
Preparing to unpack .../4-postgresql-common_190ubuntu0.1_all.deb ...
Adding 'diversion of /usr/bin/pg_config to /usr/bin/pg_config.libpq-dev by postgresql-common'
Unpacking postgresql-common (190ubuntu0.1) ...
Selecting previously unselected package postgresql-10.
Preparing to unpack .../5-postgresql-10_10.15-0ubuntu0.18.04.1_amd64.deb ...
Unpacking postgresql-10 (10.15-0ubuntu0.18.04.1) ...
Selecting previously unselected package postgresql.
Preparing to unpack .../6-postgresql_10+190ubuntu0.1_all.deb ...
Unpacking postgresql (10+190ubuntu0.1) ...
Selecting previously unselected package sysstat.
Preparing to unpack .../7-sysstat_11.6.1-1ubuntu0.1_amd64.deb ...
Unpacking sysstat (11.6.1-1ubuntu0.1) ...
Setting up sysstat (11.6.1-1ubuntu0.1) ...
Creating config file /etc/default/sysstat with new version
update-alternatives: using /usr/bin/sar.sysstat to provide /usr/bin/sar (sar) in auto mode
Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/sysstat.service → /lib/systemd/system/sysstat.service.
Setting up ssl-cert (1.0.39) ...
Setting up libpq5:amd64 (10.15-0ubuntu0.18.04.1) ...
Setting up postgresql-client-common (190ubuntu0.1) ...
Setting up postgresql-common (190ubuntu0.1) ...
Adding user postgres to group ssl-cert
Creating config file /etc/postgresql-common/createcluster.conf with new version
Building PostgreSQL dictionaries from installed myspell/hunspell packages...
Removing obsolete dictionary files:
Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/postgresql.service → /lib/systemd/system/postgresql.service.
Setting up postgresql-client-10 (10.15-0ubuntu0.18.04.1) ...
update-alternatives: using /usr/share/postgresql/10/man/man1/psql.1.gz to provide /usr/share/man/man1/psql.1.gz (psql.1.gz) in auto mode
Setting up postgresql-10 (10.15-0ubuntu0.18.04.1) ...
Creating new PostgreSQL cluster 10/main ...
/usr/lib/postgresql/10/bin/initdb -D /var/lib/postgresql/10/main --auth-local peer --auth-host md5
The files belonging to this database system will be owned by user "postgres".
This user must also own the server process.
The database cluster will be initialized with locale "C.UTF-8".
The default database encoding has accordingly been set to "UTF8".
The default text search configuration will be set to "english".
Data page checksums are disabled.
fixing permissions on existing directory /var/lib/postgresql/10/main ... ok
creating subdirectories ... ok
selecting default max_connections ... 100
selecting default shared_buffers ... 128MB
selecting default timezone ... Etc/UTC
selecting dynamic shared memory implementation ... posix
creating configuration files ... ok
running bootstrap script ... ok
performing post-bootstrap initialization ... ok
syncing data to disk ... ok
Success. You can now start the database server using:
/usr/lib/postgresql/10/bin/pg_ctl -D /var/lib/postgresql/10/main -l logfile start
Ver Cluster Port Status Owner Data directory Log file
10 main 5432 down postgres /var/lib/postgresql/10/main /var/log/postgresql/postgresql-10-main.log
update-alternatives: using /usr/share/postgresql/10/man/man1/postmaster.1.gz to provide /usr/share/man/man1/postmaster.1.gz (postmaster.1.gz) in auto mode
Setting up postgresql (10+190ubuntu0.1) ...
Processing triggers for man-db (2.8.3-2ubuntu0.1) ...
Processing triggers for ureadahead (0.100.0-21) ...
Processing triggers for libc-bin (2.27-3ubuntu1.2) ...
Processing triggers for systemd (237-3ubuntu10.38) ...
ALTER ROLE
NOTICE: database "tfio_demo" does not exist, skipping
DROP DATABASE
CREATE DATABASE
প্রয়োজনীয় পরিবেশগত ভেরিয়েবল সেটআপ করুন
নিম্নলিখিত পরিবেশগত ভেরিয়েবলগুলি শেষ বিভাগে PostgreSQL সেটআপের উপর ভিত্তি করে। যদি আপনার একটি ভিন্ন সেটআপ থাকে বা আপনি একটি বিদ্যমান ডাটাবেস ব্যবহার করেন তবে সেগুলি সেই অনুযায়ী পরিবর্তন করা উচিত:
%env TFIO_DEMO_DATABASE_NAME=tfio_demo
%env TFIO_DEMO_DATABASE_HOST=localhost
%env TFIO_DEMO_DATABASE_PORT=5432
%env TFIO_DEMO_DATABASE_USER=postgres
%env TFIO_DEMO_DATABASE_PASS=postgres
env: TFIO_DEMO_DATABASE_NAME=tfio_demo env: TFIO_DEMO_DATABASE_HOST=localhost env: TFIO_DEMO_DATABASE_PORT=5432 env: TFIO_DEMO_DATABASE_USER=postgres env: TFIO_DEMO_DATABASE_PASS=postgres
PostgreSQL সার্ভারে ডেটা প্রস্তুত করুন
ডেমোর উদ্দেশ্যে এই টিউটোরিয়ালটি একটি ডাটাবেস তৈরি করবে এবং কিছু ডেটা দিয়ে ডাটাবেস তৈরি করবে। এই টিউটোরিয়ালটিতে ব্যবহৃত তথ্য থেকে হয় এয়ার কোয়ালিটি ডেটা সেট , থেকে পাওয়া UCI মেশিন লার্নিং সংগ্রহস্থলের প্রয়োগ ।
নীচে এয়ার কোয়ালিটি ডেটা সেটের একটি উপসেটের একটি লুকোচুরি পূর্বরূপ রয়েছে:
তারিখ|সময়|CO(GT)|PT08.S1(CO)|NMHC(GT)|C6H6(GT)|PT08.S2(NMHC)|NOx(GT)|PT08.S3(NOx)|NO2(GT)| PT08.S4(NO2)|PT08.S5(O3)|T|RH|AH| ----|----|------|------------|---------|---------|--- ----------|---|---------|---------|------------|--- ---------|-|--|--| 10/03/2004|18.00.00|2,6|1360|150|11,9|1046|166|1056|113|1692|1268|13,6|48,9|0,7578| 10/03/2004|19.00.00|2|1292|112|9,4|955|103|1174|92|1559|972|13,3|47,7|0,7255| 10/03/2004|20.00.00|2,2|1402|88|9,0|939|131|1140|114|1555|1074|11,9|54,0|0,7502| 10/03/2004|21.00.00|2,2|1376|80|9,2|948|172|1092|122|1584|1203|11,0|60,0|0,7867| 10/03/2004|22.00.00|1,6|1272|51|6,5|836|131|1205|116|1490|1110|11,2|59,6|0,7888|
এয়ার কোয়ালিটি ডেটা সেট এবং UCI মেশিন লার্নিং সংগ্রহস্থলের প্রয়োগ সম্পর্কে তথ্য availabel হয় তথ্যসূত্র অধ্যায়।
ডেটা প্রস্তুতি প্রক্রিয়া সহজ করতে সাহায্য করার জন্য, এয়ার কোয়ালিটি ডেটা সেট একটি SQL সংস্করণ প্রস্তুত করা হয়েছে এবং হিসাবে পাওয়া যায় AirQualityUCI.sql ।
টেবিল তৈরি করার বিবৃতি হল:
CREATE TABLE AirQualityUCI (
Date DATE,
Time TIME,
CO REAL,
PT08S1 INT,
NMHC REAL,
C6H6 REAL,
PT08S2 INT,
NOx REAL,
PT08S3 INT,
NO2 REAL,
PT08S4 INT,
PT08S5 INT,
T REAL,
RH REAL,
AH REAL
);
ডাটাবেসে টেবিল তৈরি করতে এবং ডেটা পপুলেট করার সম্পূর্ণ কমান্ডগুলি হল:
curl -s -OL https://github.com/tensorflow/io/raw/master/docs/tutorials/postgresql/AirQualityUCI.sqlPGPASSWORD=$TFIO_DEMO_DATABASE_PASS psql -q -h $TFIO_DEMO_DATABASE_HOST -p $TFIO_DEMO_DATABASE_PORT -U $TFIO_DEMO_DATABASE_USER -d $TFIO_DEMO_DATABASE_NAME -f AirQualityUCI.sql
PostgreSQL সার্ভার থেকে ডেটাসেট তৈরি করুন এবং TensorFlow-এ ব্যবহার করুন
একটি ডেটাসেটের পোস্টগ্রি থেকে সার্ভার তৈরি করুন কলিং মতই সহজ tfio.experimental.IODataset.from_sql সঙ্গে query এবং endpoint আর্গুমেন্ট। query টেবিল নির্বাচন কলামের জন্য SQL কোয়েরি এবং endpoint যুক্তি ঠিকানা এবং ডাটাবেসের নাম হল:
import os
import tensorflow_io as tfio
endpoint="postgresql://{}:{}@{}?port={}&dbname={}".format(
os.environ['TFIO_DEMO_DATABASE_USER'],
os.environ['TFIO_DEMO_DATABASE_PASS'],
os.environ['TFIO_DEMO_DATABASE_HOST'],
os.environ['TFIO_DEMO_DATABASE_PORT'],
os.environ['TFIO_DEMO_DATABASE_NAME'],
)
dataset = tfio.experimental.IODataset.from_sql(
query="SELECT co, pt08s1 FROM AirQualityUCI;",
endpoint=endpoint)
print(dataset.element_spec)
{'co': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.float32, name=None), 'pt08s1': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name=None)}
তোমাদের মধ্যে আউটপুট থেকে দেখতে পারে হিসাবে dataset.element_spec উপরে সৃষ্টি উপাদান Dataset কী হিসেবে ডাটাবেস সারণি কলাম নামের সাথে একটি পাইথন অভি অবজেক্ট। আরও অপারেশন প্রয়োগ করা বেশ সুবিধাজনক। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি উভয় নির্বাচন হতে পারে nox এবং no2 ক্ষেত্রে Dataset , এবং পার্থক্য নিরূপণ:
dataset = tfio.experimental.IODataset.from_sql(
query="SELECT nox, no2 FROM AirQualityUCI;",
endpoint=endpoint)
dataset = dataset.map(lambda e: (e['nox'] - e['no2']))
# check only the first 20 record
dataset = dataset.take(20)
print("NOx - NO2:")
for difference in dataset:
print(difference.numpy())
NOx - NO2: 53.0 11.0 17.0 50.0 15.0 -7.0 -15.0 -14.0 -15.0 0.0 -13.0 -12.0 -14.0 16.0 62.0 28.0 14.0 3.0 9.0 34.0
নির্মিত Dataset প্রেরণ করার জন্য প্রস্তুত tf.keras সরাসরি পারেন প্রশিক্ষণ বা অনুমান উদ্দেশ্যে এখন।
তথ্যসূত্র
- Dua, D. এবং Graff, C. (2019)। UCI মেশিন লার্নিং সংগ্রহস্থলের প্রয়োগ [ http://archive.ics.uci.edu/ml ]। আরভিন, সিএ: ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়, তথ্য ও কম্পিউটার বিজ্ঞান স্কুল।
- S. De Vito, E. Massera, M. Piga, L. Martinotto, G. Di Francia, একটি শহুরে দূষণ পর্যবেক্ষণ পরিস্থিতিতে বেনজিন অনুমানের জন্য একটি ইলেকট্রনিক নাকের ফিল্ড ক্রমাঙ্কন, সেন্সর এবং অ্যাকচুয়েটর বি: রাসায়নিক, ভলিউম 129, ইস্যু 2, 22 ফেব্রুয়ারি 2008, পৃষ্ঠা 750-757, ISSN 0925-4005