Platform For AI:MaxComputeの使用

準備: アカウント情報の設定

PAIIOを使用してMaxComputeテーブルからデータを読み書きする前に、MaxComputeリソースへのアクセスに使用するAccessKey情報を設定する必要があります。 PAIを使用すると、設定ファイルからAccessKey情報を取得できます。 これを実現するには、構成ファイルをファイルシステムに格納し、環境変数を使用してコード内の情報を参照します。

1. 次の内容を含む設定ファイルを作成します。

   access_id=xxxx
   access_key=xxxx
   end_point=http://xxxx

   パラメーター	説明
   access_id	Alibaba Cloud アカウントの AccessKey ID。
   access_key	Alibaba CloudアカウントのAccessKeyシークレット。
   end_point	MaxComputeのエンドポイント。 たとえば、中国 (上海) リージョンのエンドポイントは http://service.cn-shanghai.maxcompute.aliyun.com/api です。 詳細については、「エンドポイント」をご参照ください。

2. 次の構文を使用して、コード内の構成ファイルのパスを指定します。

   os.environ['ODPS_CONFIG_FILE_PATH'] = '<your MaxCompute config file path>'

   <your MaxCompute config file path> パラメーターをファイルパスに設定します。

TableRecordDataset

概要

オープンソースのTensorFlowでは、TensorFlow 1.2以降でTensorFlowデータセットを使用して、元のスレッディングおよびキューイングインターフェイスを置き換えてデータストリームを作成することをお勧めします。 複数のデータセットインターフェイスを組み合わせて、コンピューティング用のデータを生成します。 これは、データ入力コードを単純化します。

• 構文 (Python)

  class TableRecordDataset(Dataset):
    def __init__(self,
                 filenames,
                 record_defaults,
                 selected_cols=None,
                 excluded_cols=None,
                 slice_id=0,
                 slice_count=1,
                 num_threads=0,
                 capacity=0):

• パラメーター

  パラメーター	必須	タイプ	デフォルト値	説明
  ファイル名	はい	STRING	なし	読み取りたいテーブルの名前。 テーブルは同じスキーマを使用する必要があります。 テーブル名の形式: odps://${your_projectname}/tables/${table_name}/${pt_1}/${pt_2}/...
  record_defaults	はい	リストまたはTUPLE	なし	読み取りたい列のデータ型。 列が空の場合、このパラメーターはデフォルトのデータ型を示します。 データ型が読み取った列のデータ型と一致しない場合、またはデータ型を自動的に変換できない場合、システムは例外をスローします。 有効な値: FLOAT32、FLOAT64、INT32、INT64、BOOL、およびSTRING。 INT64データ型のデフォルト値については、クエリにnp.array (0, np.int 64) 構文を使用します。
  selected_cols	いいえ	STRING	なし	選択する列。 複数の列はコンマ (,) で区切ります。 このパラメーターをデフォルト値Noneに設定すると、すべての列が読み取られます。 selected_colsとexcluded_colsのどちらか一方だけを指定できます。
  excluded_cols	いいえ	STRING	なし	除外する列。 複数の列はコンマ (,) で区切ります。 このパラメーターをデフォルト値Noneに設定すると、すべての列が読み取られます。 selected_colsとexcluded_colsのどちらか一方だけを指定できます。
  slice_id	いいえ	INT	0	分散読み取りモードのシャードのID。 シャードIDは0から始まります。 分散読み取りモードでは、slice_countパラメーターの値に基づいて、テーブルが複数のシャードに分割されます。 システムは、slice_idパラメーターで指定されたシャードからデータを読み取ります。 slice_idがデフォルト値0に設定され、slice_countが1に設定されている場合、テーブル全体が読み取られます。 slice_idがデフォルト値0に設定され、slice_countが1より大きい値に設定されている場合、0番目のシャードが読み取られます。
  slice_count	いいえ	INT	1	分散読み取りモードのシャードの数。 ほとんどの場合、値はワーカーの数です。 このパラメーターをデフォルト値1に設定すると、シャーディングなしでテーブル全体が読み取られます。
  num_スレッド	いいえ	INT	0	各テーブルの組み込みリーダーがデータをプリフェッチするために有効にするスレッドの数。 スレッドは計算スレッドから独立しています。 有効な値: 1 ~ 64。 num_threadsが0に設定されている場合、システムは自動的に25% の計算スレッドをデータのプリフェッチに割り当てます。 説明 I/Oは、各モデルの全体的なコンピューティングパフォーマンスに異なる影響を与えます。 結果として、データをプリフェッチするために使用されるスレッドの数の増加は、モデル全体のトレーニング速度を必ずしも改善しない。
  容量	いいえ	INT	0	プリフェッチされるレコードの数。 num_threadsによって指定された値が1より大きい場合、各スレッドはcapacity/num_threadsデータレコードをプリフェッチします。 パラメータ値は切り上げられます。 容量が0に設定されている場合、組み込みリーダーは、テーブル内の最初のN個のレコードの平均値に基づいて、スレッドがプリフェッチできるデータの合計サイズを構成します。 Nのデフォルト値は256です。 その結果、各スレッドがプリフェッチするデータのサイズは約64 MBになります。

  説明

  MaxComputeテーブルのフィールドのデータ型がDOUBLEの場合、TensorFlowはデータ型をnp.float64にマップします。

• レスポンス

  Datasetオブジェクトが返され、パイプラインを作成するための入力として使用できます。

例

import os
import tensorflow as tf
import paiio

# Specify the path of the configuration file. Replace the value with the path where the configuration file is stored. 
os.environ['ODPS_CONFIG_FILE_PATH'] = "/mnt/data/odps_config.ini"
# Specify the tables that you want to read. Replace ${your_projectname} with the name of the MaxCompute project and ${table_name} with the name of the table that you want to access. 
table = ["odps://${your_projectname}/tables/${table_name}"]
# Specify the TableRecordDataset interface to read the itemid and price columns of the table. 
dataset = paiio.data.TableRecordDataset(table,
                                       record_defaults=[0, 0.0],
                                       selected_cols="itemid,price",
                                       num_threads=1,
                                       capacity=10)
# Specify epoch 2, batch size 3, and prefetch 100 batch. 
dataset = dataset.repeat(2).batch(3).prefetch(100)

ids, prices = tf.compat.v1.data.make_one_shot_iterator(dataset).get_next()

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
    sess.run(tf.compat.v1.local_variables_initializer())
    try:
        while True:
            batch_ids, batch_prices = sess.run([ids, prices])
            print("batch_ids:", batch_ids)
            print("batch_prices:", batch_prices)
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print("End of dataset")

TableReader

概要

TensorFlowに依存することなく、MaxCompute SDKでTableReaderインターフェイスを使用できます。 これにより、MaxComputeテーブルにアクセスして、リアルタイムのI/O結果を取得できます。

• Readerオブジェクトを作成してテーブルを開く

  • 構文

  reader = paiio.python_io.TableReader(table,
                       selected_cols="",
                      excluded_cols="",
                       slice_id=0,
                      slice_count=1):

  • パラメーター

  パラメーター	必須	タイプ	デフォルト値	説明
  テーブル	はい	STRING	なし	開くMaxComputeテーブルの名前。 テーブル名の形式: odps://${your_projectname}/tables/${table_name}/${pt_1}/${pt_2}/...
  selected_cols	いいえ	STRING	空の文字列 ("")	選択する列。 複数の列はコンマ (,) で区切ります。 値はSTRING型でなければなりません。 このパラメーターがデフォルト値に設定されている場合、すべての列が読み取られます。 selected_colsとexcluded_colsのどちらか一方だけを指定できます。
  excluded_cols	いいえ	STRING	空の文字列 ("")	除外する列。 複数の列はコンマ (,) で区切ります。 値はSTRING型でなければなりません。 このパラメーターがデフォルト値に設定されている場合、すべての列が読み取られます。 selected_colsとexcluded_colsのどちらか一方だけを指定できます。
  slice_id	いいえ	INT	0	分散読み取りモードのシャードのID。 有効値: [0, slice_count-1] 分散読み取りモードでは、テーブルはslice_countの値に基づいて複数のシャードに分割されます。 システムは、slice_idで指定されたシャードからデータを読み取ります。 このパラメーターをデフォルト値0に設定すると、すべてのテーブルレコードが読み取られます。
  slice_count	いいえ	INT	1	分散読み取りモードのシャードの数。 ほとんどの場合、値はワーカーの数です。

  • レスポンス

    Readerオブジェクトが返されます。

• データレコードの読み取り

  • 構文

  reader.read(num_records=1)

  • パラメーター

    num_recordsは、順番に読み取られるデータレコードの数を指定します。 デフォルト値は1で、1つのレコードを読み取ることを指定します。 num_recordsパラメーターを未読レコード数より大きい値に設定すると、読み取られたすべてのレコードが返されます。 レコードが返されない場合、PAIIO.python_io.OutOfRangeExceptionがスローされます。

  • レスポンス

    numpy n次元配列 (またはレコード配列) が返されます。 配列内の各要素は、テーブルレコードで構成されるタプルです。

• 特定のデータレコードからデータを取得する

  • 構文

  reader.seek(offset=0)

  • パラメーター

  offsetは、データを取得するデータレコードのIDを指定します。 レコードIDは0から始まります。 slice_idおよびslice_countを指定した場合、データは、対応するシャード内のoffsetで指定されたレコードの位置に基づいて取得されます。 offsetがテーブル内のデータレコードの総数より大きい値に設定されている場合、範囲外の例外がスローされます。 前のシーク操作がテーブルに属さないレコードを返し、別のシーク操作を続行すると、PAIIO.python_io.OutOfRangeExceptionがスローされます。

  重要

  テーブル内の未読データレコードの数が、読み取り操作に指定したバッチサイズ未満の場合、未読データレコードの数が返され、例外はスローされません。 別のシーク操作を続行すると、例外がスローされます。

  • レスポンス

    値は返されません。 操作でエラーが発生すると、システムは例外をスローします。

• テーブル内のデータレコードの総数を取得する

  • 構文

  reader.get_row_count()

  • パラメーター

    なし

  • レスポンス

    テーブル内のデータレコードの数が返されます。 slice_idとslice_countを指定した場合、シャード内のデータレコードの数が返されます。

• テーブルのスキーマを取得する

  • 構文

  reader.get_schema()

  • パラメーター

    なし

  • レスポンス

  1次元配列が返されます。 配列内の各要素は、テーブル内の列のスキーマに対応します。 スキーマに含まれるパラメーターを次の表に示します。

  パラメーター	説明
  colname	列の名前。
  typestr	MaxComputeデータ型の名前。
  pytype	typestrで指定された値に対応するPythonデータ型。

  次の表に、typestrとpytypeで指定できる値間のマッピングを示します。

  typestr	pytype
  BIGINT	INT
  DOUBLE	FLOAT
  BOOLEAN	BOOL
  STRING	OBJECT
  日付時刻	INT
  MAP 説明 このデータ型は、PAIに組み込まれているTensorFlowでは使用できません。	OBJECT

• テーブルを閉じる

  • 構文

  reader.close()

  • パラメーター

    なし

  • レスポンス

    値は返されません。 操作でエラーが発生すると、システムは例外をスローします。

例

たとえば、myprojectという名前のMaxComputeプロジェクトにtestという名前のテーブルを保存します。 次の表に、テーブルの内容の一部を示します。

次のコードでは、TableReaderインターフェイスを使用して、uid、name、およびprice列に含まれるデータを読み取る方法の例を示します。

import os
import paiio

# Specify the path of the configuration file. Replace the value with the path where the configuration file is stored. 
os.environ['ODPS_CONFIG_FILE_PATH'] = "/mnt/data/odps_config.ini"
# Open a table and return a Reader object. Replace ${your_projectname} with the name of the MaxCompute project and ${table_name} with the name of the table that you want to access. 
reader = paiio.python_io.TableReader("odps://myproject/tables/test", selected_cols="uid,name,price")

# Obtain the total number of data records in the table. 
total_records_num = reader.get_row_count() # return 3

batch_size = 2
# Read the table and return a record array in the [(uid, name, price)*2] format. 
records = reader.read(batch_size) # Return [(25, "Apple", 5.0), (38, "Pear", 4.5)].
records = reader.read(batch_size) # Return [(17, "Watermelon", 2.2)].
# If you continue to read, an out-of-memory exception is thrown. 

# Close the reader.
reader.close()

TableWriter

TensorFlowに依存することなく、MaxCompute SDKでTableReaderインターフェイスを使用できます。 これにより、MaxComputeテーブルにアクセスして、リアルタイムのI/O結果を取得できます。

概要

• Writerオブジェクトを作成してテーブルを開く

  • 構文

    writer = paiio.python_io.TableWriter(table, slice_id=0)

    説明

    • このインターフェイスは、既存のデータをクリアせずにテーブルにデータを書き込みます。

    • 新しく書き込まれたデータは、テーブルが閉じられた後にのみ読み取ることができます。

  • パラメーター

    パラメーター	必須	タイプ	デフォルト値	説明
    テーブル	はい	STRING	なし	開くMaxComputeテーブルの名前。 テーブル名の形式: odps://${your_projectname}/tables/${table_name}/${pt_1}/${pt_2}/...
    slice_id	いいえ	INT	0	シャードの ID。 分散モードでは、書き込みの競合を防ぐためにデータが異なるシャードに書き込まれます。 スタンドアロンモードでは、デフォルト値0を使用します。 分散モードでは、パラメーターサーバー (PS) ノードを含む複数のワーカーがslice_idで指定された同じシャードにデータを書き込むと、書き込み操作は失敗します。

  • レスポンス

    Writerオブジェクトが返されます。

• データレコードの書き込み

  • 構文

    writer.write(values, indices)

  • パラメーター

    パラメーター	必須	タイプ	デフォルト値	説明
    値	はい	STRING	なし	書き込むデータレコード。 1つ以上のレコードを書き込むことができます。 1つのレコードのみを書き込むには、スカラーで構成されるタプル、リスト、または1次元配列に値を設定します。 値がリストまたは1次元配列に設定されている場合、レコードのすべての列は同じデータ型になります。 1つ以上のレコードを書き込むには、リストまたは1次元配列に値を設定します。 値の各要素は、タプル、リスト、または1次元配列であるレコードに対応します。
    インデックス	はい	INT	なし	書き込むデータレコードの列。 値は、タプル、リスト、または整数インデックスで構成される1次元配列にすることができます。 indicesで指定された値の各数値は、レコードの列に対応します。 例えば、番号iは列iに対応する。 列番号は0から始まります。

  • レスポンス

    値は返されません。 書き込み操作中にエラーが発生した場合、システムは例外をスローして現在のプロセスを終了します。

• テーブルを閉じる

  • 構文

    writer.close()

    説明

    WITHステートメントでは、close() メソッドを明示的に呼び出してテーブルを閉じる必要はありません。

  • パラメーター

    なし

  • レスポンス

    値は返されません。 操作でエラーが発生すると、システムは例外をスローします。

  • サンプル結果

    WITHステートメントでTableWriterを使用する:

    paiio.python_io.TableWriter (テーブル) をwriterとする

    with paiio.python_io.TableWriter(table) as writer:
      # Prepare values for writing.
        writer.write(values, incides)
        # Table would be closed automatically outside this section.

例

import paiio
import os

# Specify the path of the configuration file. Replace the value with the path where the configuration file is stored. 
os.environ['ODPS_CONFIG_FILE_PATH'] = "/mnt/data/odps_config.ini"
# Prepare data. 
values = [(25, "Apple", 5.0, False),
          (38, "Pear", 4.5, False),
          (17, "Watermelon", 2.2, False)]

# Open a table and return a Writer object. Replace ${your_projectname} with the name of the MaxCompute project and ${table_name} with the name of the table that you want to access. 
writer = paiio.python_io.TableWriter("odps://project/tables/test")

# Write data to columns 0 to 3 of the table. 
records = writer.write(values, indices=[0, 1, 2, 3])

# Use the Writer object to close the table. 
writer.close()