خواندن پایگاه داده PostgreSQL از TensorFlow IO

مشاهده در TensorFlow.org در Google Colab اجرا شود مشاهده منبع در GitHub دانلود دفترچه یادداشت

بررسی اجمالی

این آموزش نشان می دهد که چگونه برای ایجاد tf.data.Dataset از یک سرور پایگاه داده PostgreSQL، به طوری که ایجاد Dataset را می توان به تصویب tf.keras برای آموزش و یا استنتاج اهداف.

پایگاه داده SQL منبع مهم داده برای دانشمندان داده است. به عنوان یکی از پایگاه داده SQL منبع باز محبوب ترین، PostgreSQL و به طور گسترده ای در شرکت برای ذخیره سازی داده critial و معاملاتی در سراسر هیئت مدیره استفاده می شود. ایجاد Dataset را از یک سرور پایگاه داده PostgreSQL و به طور مستقیم و تصویب Dataset به tf.keras برای آموزش و یا استنتاج، می تواند تا حد زیادی ساده خط لوله داده و به کمک دانشمند داده به تمرکز بر روی ساخت مدل های یادگیری ماشین است.

راه اندازی و استفاده

بسته های tensorflow-io مورد نیاز را نصب کنید و زمان اجرا را مجددا راه اندازی کنید

try:
  %tensorflow_version 2.x
except Exception:
  pass

!pip install -q tensorflow-io

نصب و راه اندازی PostgreSQL (اختیاری)

به منظور نمایش استفاده در Google Colab، سرور PostgreSQL را نصب خواهید کرد. رمز عبور و یک پایگاه داده خالی نیز مورد نیاز است.

اگر این نوت بوک را در Google Colab اجرا نمی کنید، یا ترجیح می دهید از یک پایگاه داده موجود استفاده کنید، لطفاً از تنظیمات زیر صرفنظر کرده و به بخش بعدی بروید.

# Install postgresql server
sudo apt-get -y -qq update
sudo apt-get -y -qq install postgresql
sudo 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 used
sudo -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

تنظیم متغیرهای محیطی ضروری

متغیرهای محیطی زیر بر اساس تنظیمات PostgreSQL در بخش آخر هستند. اگر تنظیمات دیگری دارید یا از یک پایگاه داده موجود استفاده می کنید، آنها باید بر اساس آن تغییر کنند:

%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

داده ها را در سرور PostgreSQL آماده کنید

برای اهداف نمایشی، این آموزش یک پایگاه داده ایجاد می کند و پایگاه داده را با برخی داده ها پر می کند. داده های مورد استفاده در این آموزش از است داده های کیفیت هوا تنظیم ، در دسترس از UCI یادگیری ماشین مخزن .

در زیر پیش‌نمایش زیرمجموعه‌ای از مجموعه داده‌های کیفیت هوا آورده شده است:

تاریخ|زمان|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|

اطلاعات بیشتر در مورد کیفیت هوا مجموعه داده ها و UCI یادگیری ماشین مخزن قابل دسترس هستند منابع بخش.

برای کمک به تسهیل آماده سازی داده ها، یک نسخه SQL از داده های کیفیت هوا مجموعه ای آماده شده است و در دسترس است AirQualityUCI.sql .

دستور ایجاد جدول به صورت زیر است:

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
);

دستورات کامل برای ایجاد جدول در پایگاه داده و پر کردن داده ها عبارتند از:

curl -s -OL https://github.com/tensorflow/io/raw/master/docs/tutorials/postgresql/AirQualityUCI.sql

PGPASSWORD=$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

مجموعه داده را از سرور PostgreSQL ایجاد کنید و از آن در TensorFlow استفاده کنید

یک DataSet از PostgreSQL و سرور است که به آسانی به عنوان فراخوانی tfio.experimental.IODataset.from_sql با query و endpoint استدلال است. query پرس و جوی SQL برای ستون را انتخاب کنید در جداول است و endpoint استدلال آدرس و پایگاه داده نام:

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)}

همانطور که از خروجی را ببینید dataset.element_spec بالا، عنصر از ایجاد Dataset یک شی بینی پایتون با نام ستون از جدول پایگاه داده به عنوان کلید است. اعمال عملیات بیشتر بسیار راحت است. به عنوان مثال، شما می توانید از هر دو را انتخاب کنید nox و no2 زمینه Dataset ، و محاسبه تفاوت:

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

ایجاد Dataset آماده است تا به تصویب رسید است tf.keras به طور مستقیم برای آموزش و یا استنتاج اهداف است.

منابع

  • Dua, D. and Graff, C. (2019). UCI یادگیری ماشین مخزن [ http://archive.ics.uci.edu/ml ]. ایروین، کالیفرنیا: دانشگاه کالیفرنیا، دانشکده اطلاعات و علوم کامپیوتر.
  • S. De Vito، E. Massera، M. Piga، L. Martinotto، G. Di Francia، در مورد کالیبراسیون میدانی دماغه الکترونیکی برای تخمین بنزن در یک سناریوی پایش آلودگی شهری، حسگرها و محرک‌ها B: شیمیایی، جلد 129، شماره 2، 22 فوریه 2008، صفحات 750-757، ISSN 0925-4005