Циклевать паркет: Циклевание паркета — общие сведения о технологии и услуге циклевания

Сколько раз можно циклевать паркет, необходимо отциклевать паркет

Циклевка паркета – это достаточно трудоемкий процесс. Его стоимость высока. Но результат превзойдет все ожидания, при условии, что циклевка паркета в 3 слоя проводится правильно и по технологии. К тому же, она поможет избежать еще более дорогостоящего варианта, когда паркет подлежит полной замене. Лучше всего доверить такие работы профессионалам, поскольку малейшие перекосы в работе оборудования или технологические ошибки приведут к тому, что покрытие может быть безвозвратно потеряно.

Суть циклевки

Этот процесс сводится к снятию верхнего слоя древесины, который пострадал от времени, механических процессов или воздействия неблагоприятных сред. При этом используется чувствительное оборудование, которое регулирует толщину такого слоя. Опытный мастер настроит работу агрегата таким образом, чтобы свести ее к минимуму. Проводится циклевка массивной доски в случаях, когда:

• на полу появились неглубокие царапины и пятна;
• нужно заменить некоторые элементы;
• производится замена покрытия (с лака на краску или наоборот).

Отвечая на вопрос, сколько раз можно циклевать паркет, нужно точно знать, какой вид древесины использовался. Обязательно уточните, какая доска уложена в вашем покрытии: цельная или трехслойная.

Особенности разных видов паркета

Цельная доска выстругана из массива древесины. Она однородна по структуре и имеет толщину около 20 миллиметров. Паркет из нее можно циклевать до 8 раз. Главное условие, чтобы ширина оставшегося слоя не была меньше 4 миллиметров. Иначе пол начнет продавливаться.

Совсем другое дело, трехслойная паркетная доска. Она состоит из 3 слоев, где первый – это пласт ценной породы древесины, толщиной до 15 миллиметров. В середине доски уложена хвойная порода, а нижний слой – это фанера. Такая доска дешевле и предоставляет большие возможности для дизайна. Укладывать ее гораздо легче. Циклевать паркет недорого и качественно также можно, снимая часть верхнего слоя древесины. Но возможности для этого предоставляются гораздо меньшие. Считается, что паркетную доску можно шлифовать до 4 раз. Главное, чтобы остаточный пласт древесины составлял не менее 7 миллиметров.

Когда нельзя проводить циклевку?

Постепенное уменьшение толщины древесного слоя является не единственным «противопоказанием» к применению этого метода. Она абсолютно неуместна если:

• появились глубокие выбоины и трещины в отдельных досках;
• покрытие значительно вздулось после контакта с водой;
• происходит высыхание древесины;
• характер износа верхнего пласта не предполагает его реставрации;
• древесина подвержена процессу гниения, появилась плесень;
• завелся жучок-древоточец.

В любом случае, не стоит самостоятельно проводить циклевку паркета. Это только кажется, что посмотрев ролики на Ютубе, каждый сможет ее провести. Не имея навыков использования шлифовальной техники, вы можете испортить паркет до такой степени, что специалисты уже не смогут его восстановить. Тем более, если речь идет о паркете, который уже не единожды циклевался. К снятию верхнего слоя в этом случае нужно подходить особенно бережно и аккуратно, учитывая особенности породы дерева.

Когда лучше циклевать паркет?

Циклёвка паркета летом или зимой?

Многие наши клиенты хотят знать, когда лучше всего и правильнее циклевать и шлифовать паркет. Когда делать циклевку паркета при ремонте комнаты?

На самом деле для паркета большого приоритета по временам года нет.

Для Вас, как для клиентов удобнее конечно летом, когда можно проветрить, открыв окна, уехать на дачу и т.д. Если рассматривать финансовую сторону, то циклевать паркет дешевле зимой, цены самые низкие, но зимой можно напороться на перемороженный лак. Не у всех фирм есть отапливаемые склады! Проверить при какой температуре хранится паркетная химия невозможно, все в один голос будут утверждать, что всё хорошо.

Лак кристаллизуется и набирает силу немного быстрее в зимний, отопительный сезон, т. к. сухость воздуха низкая, а температура высокая.

Я могу Вам посоветовать и пожелать одно: самое главное, это мастер по паркету, который будет ремонтировать Ваш паркет, а не время года.

Отзывы

Елена:

Добрый вечер. Я готовлюсь к комплексному ремонту квартиры. В двух комнатах уложена паркетная доска. Прочитала на вашем сайте или не на вашем, не важно. Когда лучше циклевать и крыть лаком, до покраски стен или после. Если после то как быть с пылью? Меня зовут Елена, жду ответа.

Виктор Семенов:

Елена, здравствуйте. Циклевать паркет и покрывать его лаком лучше всего перед финишной оклейкой или покраской стен. Во время шлифовки паркета, наше оборудование практически не оставляет никакой пыли! Минимальное количество пыли можно легко удалить смёткой и приступить к финишной покраске стен.

Большое спасибо за внимание к нашей компании. Каждый вопрос повышает наше высокое качество обслуживания и обязательно будет отвечен нашими менеджерами.

x

Большое спасибо за внимание к нашей компании. Каждый вопрос повышает наше высокое качество обслуживания и обязательно будет отвечен нашими менеджерами.

ОК

Когда можно и когда нельзя циклевать паркет?

Паркет делается из благородных сортов древесины, поэтому более дорогого и эстетичного напольного покрытия не существует. Однако паркет не только дорогой, но и капризный. Со временем на нем появляются царапины, стирается лак, а если в помещении высокая влажность, то пол может вообще вздуться. Поэтому следует рассказать о том, когда можно проводить циклевку паркета тут.

Что нужно знать?

Во время циклевки паркета снимается тонкий слой напольного покрытия, что позволяет снять верхний слой лака вместе с трещинами и царапинами. Такой способ реставрации позволяет вернуть прежний внешний вид паркету и избежать преждевременной замены пола.

Однако прежде чем начать подсчет во сколько обойдется циклевка паркета здесь, нужно удостовериться в том, что пол вообще можно циклевать. Нельзя производить подобные работы, если:

• на напольном покрытии образовались большие впадины и выбоины;
• вспучился замок или паркет сильно рассохся и расщепился;
• покрытие истерлось настолько сильно, что расстояние от верхнего слоя до шпунта составляет всего 5 мм;
• в доме завелся жук-мокрец, который точит древесину;
• в паркете появилась гниль.

Выявить грибок и плесень в напольном покрытии очень просто. Можно провести простой тест. Нужно накрыть 1 кв.метр пола полиэтиленовой пленкой, которую по периметру прижать каким-то грузом. Если под пленкой появится конденсат при комнатной температуре, то циклевку проводить нет смысла. В этом случае нужно снимать паркет и делать гидроизоляцию пола, а затем класть новое покрытие.

Проверить состояние досок можно с помощью сапожного шила. Его нужно ввести в доску под углом 45°, при этом следует постараться достать торец паркетины. Если шило входит в доску без особых усилий, то можно не сомневаться в том, что паркет начал плесневеть снизу.

Циклевать паркет можно несколько раз, до тех пор, пока внешний слой доски не станет слишком тонким. Для того чтобы защитить пол от механических повреждений, следует покрыть его еще защитным лаком.

Когда паркет циклевать нельзя?

Любой ли паркет можно отциклевать?

Наши технологи ежедневно выезжают на объекты потенциальных клиентов для оценки состояния их полов. И поэтому регулярно сталкиваются с одним и тем же вопросом: «Любой ли паркет можно отциклевать?» И, конечно, можно понять этих людей. Ведь для заказа циклевки придётся куда-то вынести мебель из квартиры, отправить детей к бабушке, самому некоторое время пожить в гостинице, отлучиться с работы, потерпеть несколько дней шума и пыли. А потом еще 10 дней подождать для полной кристаллизации нанесённого лака.

Хлопот при циклевке немало, но откладывая шлифовку в долгий ящик, вы снижаете его общий срок эксплуатации. Ведь участки на полу, на которых стерлось защитное покрытие начинают впитывать воду и другие жидкости. Это приводит к появлению пятен на полу. Также «голая» незащищённая древесина склонна к рассыханию и короблению. В результате этого появляется «эффект лодочки», когда края паркетных планок загибаются вверх.

Циклевка паркета восстанавливает былую красоту паркета и продлить срок его службы на многие десятилетия. Стандартный штучный паркет можно шлифовать 3-4 раза, массивную доску 5-6 раз, а паркетную доску 1-2 раза. Таким образом, благодаря своевременно проведённой шлифовке паркет прослужит от 20 до 50 лет, сохраняя красоту и органично вписываясь в дизайн квартиры.

Когда циклевать паркет уже поздно?

Из сказанного логически следует еще одна мысль — у любого паркетного пола есть срок службы, после которого его можно со спокойной душой демонтировать. И этот «час Икс» наступает тем раньше, чем больше экономили хозяева в предыдущие годы эксплуатации.

Таким образом, далеко не каждый паркет имеет смысл шлифовать — в некоторыз случаях следует отказаться от циклевки деревянных полов в пользу укладки нового напольного покрытия. Определить это можно, вызвав нашего технолога для осмотра вашего объекта.

Как циклевать паркет?

При всем многообразии современных строительных материалов и технологий дерево по-прежнему остается эталоном домашнего тепла и комфорта. Это относится и к напольным покрытиям, среди которых покрытие из половой доски или паркета считается признаком не только вкуса хозяев, но и определенного достатка. Как известно, за все надо платить, в данном случае паркетные покрытия требуют определенного ухода и периодического ремонта.

Даже применение дорогих и прочных пород дерева, таких как паркет дуб, бук, ясень или тропических венге и мербау не отменяет естественных процессов старения, растрескивания и коробления. свой вклад в срок службы древесины также вносят дефекты лакового покрытия в совокупности с влажной уборкой.

В результате периодически или по мере необходимости паркетный пол необходимо править, или, говоря профессионально, циклевать. Под этим термином понимается не только сам процесс исправления дефектов, но и весь комплекс работ по восстановлению паркета.

Помещение, в котором планируются работы по циклевке, должно быть полностью освобождено от мебели, включая снятие плинтусов. Все дефекты, к которым относятся трещины, зазоры, порожки и ступеньки, должны быть выявлены и отмечены.

Основной этап работы – собственно циклевание, а основной инструмент – соответственно цикля – ручной инструмент с остро заточенной пластиной или лезвием. Форма ручек и пластин бывает самая разная, в любом случае работа заключается в выравнивании поверхности цикличным соскабливанием тонкого слоя покрытия. За один проход снимается слой в пределах десятых долей миллиметра, ширина соскоба зависит от ширины паркетной доски или пластины, поэтому ширина лезвия не превышает 50 мм. Для циклевания пол обильно смачивают, а соскобы выполняют вдоль доски, по направлению волокон, поочередно в прямом и обратном направлении. Работа начинается с центра помещения с продвижением к периферии. Для циклевания углов и рельефных поверхностей существуют специальные цикли. Циклю нужно постоянно и аккуратно затачивать, от качества ее заточки зависит толщина снимаемого слоя, он должен быть тонким и ровным.

После циклевания выполняют шпаклевку небольших щелей, шлифовку, тщательную уборку пола и лакировку.

Изначально и в наше время под циклеванием понимается именно ручная обработка пола. Электрические циклевочные машины носят это название с большой долей условности, так как, по сути, выполняют совсем другие операции – строгальные и фрезерные, несопоставимые по качеству с ручной работой.

Сколько времени занимает циклевка паркета у мастеров «Паркетный метр»

Как рассчитать время, которое понадобится для проведения работ по циклеванию паркета?

Среднее время работ по качественной циклевке паркета специалистами компании “Паркетный метр” представлено в таблице.

Продолжительность проведения работ по циклевке паркета

Продолжительность циклевки паркета зависит состояния паркета и ряда других факторов. Перечислим основные из них.

Что влияет на время проведения паркетных работ

1. Необходимость проведения ремонта паркета. Выпавшие плашки, пятна от мочи животных, отсутствие плашеки пр. проблемы с паркетом требуют ремонта до начала работ по циклевке. Локальный ремонт может занимать от одного до нескольких дней, в зависимости от сложности. Также часто проблемные участки выявляются в процессе обработки паркета шлифовальной машиной. В том случае шлифовка паркета прерывается на реставрацию.
2. Многослойное покрытие советским лаком. Обдирка старого лакового покрытия может осложниться из за большого количества слоев старого лака нанесенного на паркет. При этом увеличивается количество абразива, необходимого для проведения работ.
3. Наличие мебели в комнате. Перед проведением паркетных работ желательно вынести из комнаты все предметы мебели и полностью освободить пол. Это на много сократит время работ и позитивно отразится на качестве циклевки. Если какие либо предметы интерьера нельзя перемещать, то под ними паркет не обрабатывается.
4. Наличие большого числа углов. Если в комнате имеется встроенная мебель, то возникает большое количество углов, которые необходимо тщательно обрабатывать. Это так же может привести к увеличению времени циклевки паркета.

Использование качественного оборудования значительно ускоряет процесс, значительно улучшая конечный результат.

Подводя итог, можно сказать, что на процесс циклевания паркетного пола достаточно трудоемкий процесс, требующий большого мастерства и опыта от специалистов по паркету. Однако правильно выполненные работы придают паркету необычайную красоту и великолепие, возвращая первозданный вид.

Правильный уход и проведение регулярной реставрации паркета позволит Вам сохранить красоту своего пола на многие десятилетия.

Как подготовить квартиру к циклевке и шлифовке паркета

Готовитесь к циклёвке или еврошлифовке паркета?

Начнём по порядку

Вы готовитесь к ремонту, а может всё уже в процессе. И вот Вы подошли к моменту, когда необходимо подумать о паркете. Если ремонт ещё в самом начале, и Вы хотите всё учесть и принять правильное решение. С чего начать: потолок, стены, окна или пол? Нам, паркетчикам, удобнее все паркетные работы произвести до начало общего ремонта. Это связано с тем, что не нужно беспокоиться, что маленькие капли от лака, масла или тонировки могут попасть на стены. Проще говоря, меньше ответственности.    

1. Если Вы решили, что сначала пол, а потом всё остальное:

По завершению циклевки паркета и лакировки пола, лак должен хорошо высохнуть! Лак набирает полную силу примерно от 7 до 14 дней, в зависимости от лака, количества слоёв, времени года и вентиляции. Ходить по полу можно уже на следующий день после финишного слоя, но расставлять тяжёлую мебель следует только после полного высыхания лаковой поверхности.

Если после циклёвки пола ремонт будет продолжаться, то необходимо позаботиться о его дальнейшей защите. Защитой паркета может послужить листовой гофра картон или оргалит. Эти материалы укладываются на паркет не ранее 3-4 дней после финишной лакировки пола.

Очень важно проклеить скотчем листы между собой, что бы маленькие песчинки строительного мусора не попали между полом и оргалитом. Проклеить гофра картон или оргалит очень важно и по периметру помещения! По окончанию всего ремонта, защита паркета убирается и Вы уставшие, но довольные от проделанной работы, наслаждаетесь результатами.

2. Теперь рассмотрим другой порядок проведения ремонтных работ:

Паркетные работы Вы решили делать в самом конце ремонта. Когда уже все работы по переделке стен, потолков, окон, дверей и электрики закончены, остался пол. Здесь важно позаботиться о стенах.

При шлифовке, где мастера используют только высококачественное и профессиональное оборудование, работы по циклёвке проходят практически без пыли. Циклевка паркета без пыли теоретически возможна, но к сожалению только теоретически.

Конечно же, если Вы пригласили фирму в которой мастера пользуются профессиональным оборудованием оснащённым мощными пылесборниками, то здесь риск того что Ваш ремонт после циклевки будет испорчен равны нулю.      

Очень часто при тонировке паркета, лакировки или покрытия паркета маслом, наши клиенты заказывают услугу «Укрытие стен статической плёнкой» 

Эту работу можно сделать самостоятельно. Мы наглядно покажем, как это делается.

Вам потребуется статическая укрывная пленка, она продаётся в строительных супермаркетах.

Визуально она выглядит, как рулон смотанной пленки. На одной стороне имеется 2 см малярный скотч.

Фотоотчет подготовка квартиры к циклевке и шлифовке

Очень важный момент, скотч должен клеится к нижней части стены!

Это позволит пленке не подниматься вверх при шлифовке паркета. Количество пыли будет минимальным, она поднимется и осядет на стенах не выше 1 метра от пола. Если у Вас тканевые, пористые обои или паркет, который предстоит привести в порядок, уложен из экзотических, маслянистых, красящихся пород дерева — вот в этом случае укрыть стены нужно обязательно!

Аккуратно расправьте пленку вверх на всю её высоту. Пленка бывает разной высоты, оптимальная высота 1,4 — 1,6 метра

Данная плёнка очень тонкая и намагниченная, её не надо приклеивать к стен, а всего лишь требуется приложить к ней. Она прилипнет к ней как пушинка к одежде. Благодаря ей возникает барьер между вашей стеной и паркетной пылью. По окончанию работ статическая пленка легко снимается со стены вместе с остатками пыли. Для завершения оклейки, необходимо выгнать остатки воздуха между стеной и плёнкой.

Сделать это можно при помощи валика.

По завершению паркетных работ, Вы получаете чистое помещение с новым полом.

Вы можете воспользоваться данной услугой у нас или сделать это самостоятельно.

Остерегайтесь мастеров которые используют для обработки трудно доступных мест машинки типа «Болгарка», ручные шлиф. машинки и т.д.

Мебель, что делать с ней?

Циклевка паркета и шлифовка всегда получается качественнее и быстрее если помещение свободно и ничего не мешает! Если в вашей комнате установлен шкаф купе, который собирали уже на месте и сейчас вынести его нет никакой возможности, это не проблема!

Наше оборудование позволяет аккуратно обходить мебель и даже шлифовать пол на котором установлен плинтус. Угло-шлифовальная машина Flip предназначена именно для этих целей. Единственное пожелание — это укутать шкаф или встроенную мебель плёнкой.

Как уберечь дом от пыли при циклевке паркета?

Если Вы делаете циклевку паркета только о одной комнате, а остальные остаются жилыми, это не значит что пыль будет везде. Есть простое решение.

Пыль может разлететься только из за сквозняка, как правило, это может быть в тёплое время года, когда окна открыты. Если в помещении, где производится шлифовка, пока не установлены двери, то необходимо сделать занавес из плёнки. Если двери есть, то просто проложите сухую ветошь понизу дверного полотна, тем самым полностью перекрывая сквозняк.

Когда необходимо менять двери и плинтус?

Начнём с плинтуса. Если Вы точно решили заменить старый плинтус на новый, то его обязательно надо снять до начала циклевки пола. Это даст возможность мастеру произвести шлифовку паркета до самой стены и в дальнейшем Вам не придётся искать плинтус более широкий, чем был. Вы сможете подобрать плинтус, который понравится, главное что бы он закрывал тепловой шов между паркетом и стеной.

Теперь о замене дверного блока. Старый блок обязательно демонтируйте до циклёвки пола, т.к. новые дверные блоки могут отличаться по ширине. Установите новые двери, если в результате замены  на паркете возле косяков образовались щели, то перед началом паркетных работ мы сможем аккуратно исправить ситуацию. Просто сообщите технологу, что у Вас была замена дверей.

Что делать с домашними животными цветами и аквариумными рыбками? 

Домашние животные очень волнительно относятся к любым шумным строительным работам, а если при этом есть ещё и запах. Для них это просто стресс! Обязательно позаботьтесь о них заранее.

Цветы и аквариумы обязательно необходимо перенести в соседние помещения. При шпаклевании паркета присутствует довольно сильный запах. Вода в аквариуме может помутнеть, а цветы погибнуть!

Можно ли ночевать в квартире после лакировки паркета? 

Мы всегда настаиваем на том, что лучше этого избегать. Даже самые современные лаки на водной основе которые считаются экологически чистыми, не принесут нашему организму пользы!

Если у Вас нет возможности переночевать в другом месте на время циклёвки паркета сообщите об этом менеджеру компании, что бы подойти к решению этой проблемы более взвешенно.

Мы согласуем с Вами множество деталей, чтобы шлифовка принесла Вам как можно меньше неудобств.

Наши паркетные услуги

[PARQUET-2060] Повреждение паркета может вызвать бесконечный цикл с Snappy

Я прикрепляю действительный и поврежденный файл паркета (datapageV2), который отличается одним байтом.

Мы попадаем в бесконечный цикл при попытке прочитать поврежденный файл в https://github.com/apache/parquet-mr/blob/master/parquet-column/src/main/java/org/apache/parquet/column/ impl / ColumnReaderBase.java # L698 и, в частности, в вызове page.getData (). toInputStream ().

Трассировка стека бесконечного цикла:

java.io.DataInputStream.readFully (DataInputStream.java:195)
java.io.DataInputStream.readFully (DataInputStream.java:169)
org.apache.parquet.bytes.BytesInput $ StreamBytesInput.toByteputArray. .apache.parquet.bytes.BytesInput.toByteBuffer (BytesInput.java:237)
org.apache.parquet.bytes.BytesInput.toInputStream (BytesInput.java:246)
org.apache.parquet.column.column.impl.ColumnReport (ColumnReaderBase.java:698)
org.apache.parquet.column.impl.ColumnReaderBase.доступ к $ 400 (ColumnReaderBase.java:57)
org.apache.parquet.column.impl.ColumnReaderBase $ 3.visit (ColumnReaderBase.java:628)
org.apache.parquet.column.impl.ColumnReaderBase $ 3.visit (Column.javaReaderBase : 620)
org.apache.parquet.column.page.DataPageV2.accept (DataPageV2.java:192)
org.apache.parquet.column.impl.ColumnReaderBase.readPage (ColumnReaderBase.java:620)
org.apache. parquet.column.impl.ColumnReaderBase.checkRead (ColumnReaderBase.java:594)

Вызов readFully будет проходить через NonBlockedDecompressorStream, который всегда будет попадать по этому пути: https: // github.com / apache / parquet-mr / blob / master / parquet-hadoop / src / main / java / org / apache / parquet / hadoop / codec / NonBlockedDecompressorStream.java # L45. Это приведет к тому, что `setInput` не будет вызываться в декомпрессоре, а последующие вызовы` decopress` всегда будут соответствовать этому условию: https://github.com/apache/parquet-mr/blob/master/parquet-hadoop/ src / main / java / org / apache / parquet / hadoop / codec / SnappyDecompressor.java # L54. Следовательно, значение 0 будет возвращено методом чтения, что вызовет бесконечный цикл в https: // github.com / openjdk-mirror / jdk7u-jdk / blob / master / src / share / classes / java / io / DataInputStream.java # L198
Это происходит из-за повреждения, которое приводит к тому, что входной поток страницы данных имеет размер 0 , что заставляет getCompressedData всегда возвращать -1.

Мне интересно, можно ли это отловить раньше, чтобы в случае таких искажений чтение не удавалось.

Поскольку это происходит в `BytesInput.toInputStream`, я не думаю, что это относится только к DataPageV2.

В https: // github.com / apache / parquet-mr / blob / master / parquet-hadoop / src / main / java / org / apache / parquet / hadoop / CodecFactory.java # L111, если мы вызываем `bytes.toByteArray` и регистрируем его длину, он равен 0 в случае поврежденного файла и 6 в случае действительного файла.

Возможное исправление — это проверить размер массива и выйти из строя на ранней стадии, но я не уверен, можно ли когда-либо ожидать массив байтов нулевой длины в случае правильных файлов.

Прикреплено:

Действительный файл: `datapage_v2_snappy.паркет`

Поврежденный файл: `datapage_v2_snappy.parquet1383`

паркетных записей | Parquet Chat

Томас Кнолль и Марсель Флоршютц, также известные как Boss Axis, являются членами нашей семьи Parquet уже 9 лет. Они отыграли свои энергичные живые выступления на многих наших концертах и ​​вечерах лейблов и выпустили более 20 релизов на Parquet Recordings за последние годы. Вместе с нашим руководителем лейбла Solee они выпустили гимн parquet100 «Still here» и представили 2 прекрасных альбома артистов на Parquet Recordings.В 2018 году им исполняется 10 лет!

Пора спросить наших самых верных товарищей об истории создания Boss Axis, их любимых местах, студийной работе и многом другом. (Апрель 2018)

Привет, Марсель и Томас, в этом году вы отмечаете 10-летие своего проекта «Boss Axis»! Поздравляю! Как вы познакомились, ребята, и когда вы начали работать над своими первыми корпоративными постановками?

Марсель: Мы знали друг друга с 1998 года, познакомились в молодежном клубе в нашем родном городе Зуль.Томас занимался диджеингом в частном порядке и сделал первые шаги в продюсировании на аналоговом оборудовании. Годом позже я начал заниматься диджеем. Через несколько лет мы снова встретились в моей первой студии, это было летом 2008 года. Мы тусовались, и у нас возникла идея объединить мою любовь к хаус музыке и нашу страсть к мелодиям. Результатом было «Бессознательное восприятие». Сначала под названием De Vole & Janero. В том же году к нам присоединился наш друг Стив (он же Монео). Мы записали несколько треков вместе, и в конце лета 2008 года была создана формация «Boss Axis».Нашим первым релизом стал цифровой «Axis EP» и следующий за ним «Sad Beauty / Second Face» на виниле. Какая мечта сбылась, он был выпущен на одном из наших любимых лейблов Parquet Recordings. 2009 год Стив покинул трио по семейным обстоятельствам.

Давайте поговорим о вашем новом сингле «Cloud 9».
Не могли бы вы рассказать нам что-нибудь о происхождении этого трека? Какие инструменты вы использовали для создания отдельных элементов? Что вы считаете самым важным в вашем студийном оборудовании? Кто чем занимается в студии?
Thomas: Для «Cloud 9» мы использовали в качестве оборудования Microkorg XL для басовой линии, несколько VST, таких как «Trilion» для хука, «Omnisphere» и «Prophet» для соло и пэдов.В основе идеи лежал один трек, который нас олицетворяет. Мелодичный, заводной и ломкий, чтобы поднять крышу. 😉

Марсель: Это другое. Иногда Томас играет с мелодиями, создавая петлю. Затем в основном я отвечаю за игру на барабанах, такие как биты, вставки и эффекты, перкуссия. Аранжировка делаем вместе. В противном случае я начинаю с барабана и перкуссионной петли и пытаюсь найти цепляющий крючок. Часто часами глушит, чтобы найти ЭТУ мелодию, которая никогда не появляется в релизах (ха-ха;) Самый важный студийный инструмент? … кофеварка (ха-ха;)

В каких местах вам больше всего нравится играть?
Thomas: Наши любимые места — это, безусловно, «Artheater» в Кельне с «Bergwacht Cologne Events», «Sisyphos» в Берлине и «Zauberwald Openair» недалеко от нашего родного города Зуль. Каждый из них особенный для нас, у них были такие удивительные и напряженные моменты, когда мы там играли.

Какие проекты Boss Axis мы можем ожидать в ближайшее время?
Марсель: Новый двойной сингл выйдет в мае на Moonbootique.Еще один на Enchant Audio с ремиксами Modeplex и Stefan Biniak. Специальная коллаборация с «Hello Machines» выйдет в мае. Специальные средства больше в области прогрессивного дома. Несколько ремиксов на разных лейблах летом.

Ваши 3 любимых трека из Parquet Recordings?

Томас:

Solee — Тимба

Tom Novy — Прогулка по Moog

Worakls — Спокойной ночи, моя любовь

Марсель:

Boss Axis — Продолжайте движение

Маверикц и Джон Спаркс — Грешники

Rauschhaus & Peter Groskreuz — астронавт

Дополнительная информация о Boss Axis:

https: // www.facebook.com/bossaxis/

Контакт для бронирования: [email protected]

Чтение нескольких файлов паркета в папке и запись в один файл csv с помощью python

Чтение нескольких файлов паркета в папке и запись в один файл csv с использованием python

Я новичок в python, и у меня есть сценарий, в котором есть несколько файлов паркета с именами файлов по порядку. например: par_file1, par_file2, par_file3 и так далее до 100 файлов в папке.

Мне нужно прочитать эти паркетные файлы, начиная с file1, и записать их в отдельный файл csv. После записи содержимого file1 содержимое file2 должно быть добавлено к тому же CSV без заголовка. Обратите внимание, что все файлы имеют одинаковые имена столбцов, и только данные разделяются на несколько файлов.

Я научился преобразовывать одиночный паркет в файл csv с помощью pyarrow со следующим кодом:

  импорт панд как pd
df = pd.read_parquet ('par_file.parquet')
df.to_csv ('csv_file.csv ')
  

Но я не мог расширить это до цикла для нескольких файлов паркета и добавить к одному CSV.
Есть ли в пандах способ сделать это? или любой другой способ сделать это будет большим подспорьем. Спасибо.

Ответ № 1:

Если вы собираетесь скопировать файлы на локальный компьютер и запустить свой код, вы можете сделать что-то вроде этого. В приведенном ниже коде предполагается, что вы запускаете свой код в том же каталоге, что и файлы паркета. Это также предполагает именование файлов, как указано выше: «порядок.например: par_file1, par_file2, par_file3 и т. д. до 100 файлов в папке. «Если вам нужно найти свои файлы, вам нужно будет получить имена файлов с помощью glob и явно указать путь, по которому вы хотите сохранить csv: open (r'thisisyourpath ocsv_file.csv ',' a ') Надеюсь, это поможет.

  импорт панд как pd


с open ('csv_file.csv', 'w') как csv_file:
    print ('Чтение par_file1.parquet')
    df = pd.read_parquet ('par_file1.parquet')
    df.to_csv (csv_file, index = False)
    print ('par_file1.паркет добавлен в csv_file.csv
')
    csv_file.close ()


files = []
для i в диапазоне (2,101):
    files.append (f'par_file {i} .parquet ')


для f в файлах:
    печать (f'Чтение {f} ')
    df = pd.read_parquet (f)
    с open ('csv_file.csv', 'a') как файл:
        df.to_csv (файл, заголовок = False, index = False)
        print (f '{f} добавлен к csv_file.csv
')
  

Вы можете удалить операторы печати, если хотите.

Протестировано на python 3.6 с использованием pandas 0.23.3

Ответ № 2:

Я столкнулся с этим вопросом, чтобы узнать, могут ли панды изначально читать секционированные наборы данных паркета.Я должен сказать, что текущий ответ излишне многословен (что затрудняет анализ). Я также полагаю, что не особенно эффективно постоянно открывать / закрывать дескрипторы файлов, а затем сканировать их до конца в зависимости от размера.

Лучшей альтернативой было бы прочитать все файлы паркета в один DataFrame и записать его один раз:

  из пути импорта pathlib
импортировать панд как pd

data_dir = Путь ('каталог / в / паркет / файлы')
full_df = pd.concat (
    pd.read_parquet (паркетный_файл)
    для parquet_file в data_dir.glob ('*. parquet')
)
full_df.to_csv ('csv_file.csv')
  

В качестве альтернативы, если вы действительно хотите просто добавить в файл:

  data_dir = Путь ('каталог / в / паркет / файлы')
для i parquet_path в перечислении (data_dir.glob ('*. parquet')):
    df = pd.read_parquet (паркетная_путь)
    write_header = я == 0
    write_mode = 'w', если я == 0, иначе 'a'
    df.to_csv ('csv_file.csv', mode = write_mode, header = write_header)
  

Последняя альтернатива для добавления каждого файла, который открывает целевой CSV-файл в режиме "a +" в начале, сохраняя дескриптор файла сканированным до конца файла для каждой записи / добавления (я считаю, что это работает, но не т на самом деле проверял):

  data_dir = Путь ('каталог / в / паркет / файлы')
с открытым ('csv_file.csv ', "a +") как csv_handle:
    для i parquet_path в перечислении (data_dir.glob ('*. parquet')):
        df = pd.read_parquet (паркетная_путь)
        write_header = я == 0
        df.to_csv (csv_handle, header = write_header)
  

Ответ № 3:

Это помогло мне загрузить все файлы паркета в один фрейм данных

  импортный глоб
 files = glob.glob ("*. snappy.parquet")
 data = [pd.read_parquet (f, engine = 'fastparquet') для f в файлах]
 merged_data = pd.concat (данные, ignore_index = True)
  

Ответ № 4:

У меня аналогичная потребность, и я прочитал, что текущая версия Pandas поддерживает путь к каталогу в качестве аргумента для функции read_csv.Таким образом, вы можете читать несколько файлов паркета следующим образом:

  импорт панд как pd
df = pd.read_parquet ('путь / к / каталогу / parquet / files /')
  

Он объединяет все в один фрейм данных, поэтому вы можете преобразовать его в CSV сразу после:

  df.to_csv ('csv_file.csv')
  

Убедитесь, что у вас есть следующие зависимости в соответствии с документом:

Ответ № 5:

небольшое изменение для тех, кто пытается читать удаленные файлы, которое помогает читать их быстрее (прямой read_parquet для удаленных файлов делал это намного медленнее для меня):

  импорт io
объединено = []

для f в файлах:
    с remote_reader.open (f, 'rb') как f_reader:
        merged.append (удаленный_reader.read ())
merged = pd.concat ((pd.read_parquet (io.BytesIO (file_bytes)) для file_bytes в объединенном))
  

Однако добавляет небольшие временные накладные расходы на память.

Выкройка для одеяла

Загрузить // УЗОР: Одеяло с паркетными квадратами

ВЫ ПОКУПАЕТЕ УЗОР ДЛЯ ВЯЗАНИЯ, А НЕ ГОТОВУЮ ПРОДУКЦИЮ. ВЫ НЕСЕТЕ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ ЗА ПОКУПКУ СОБСТВЕННЫХ МАТЕРИАЛОВ ДЛЯ ЗАВЕРШЕНИЯ ДАННОГО ПРОЕКТА.

Этот шаблон в формате PDF включает письменные инструкции на английском языке, а также шаблон шаблона.

Рисунок одеяла «Паркетные квадраты» — это диагональный узор в шахматном порядке, напоминающий паркетный пол.

УРОВЕНЬ НАВЫКА: средний.

ПРЕДЛАГАЕМЫЕ МАТЕРИАЛЫ: 4 шарика пряжи Bernat Alize Blanket-EZ (6,4 унции / 180 г (на изображении показан цвет «Оранжевый лист»).

ПРЕДЛАГАЕМЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ: Иглы не требуются (вязание пальцами). Ножницы.

ЗАВЕРШЕННЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ : Прибл.38 дюймов x 44 дюйма (96,5 см x 111,5 см).

ПОЖАЛУЙСТА, ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ: этот узор будет работать с любой маркой петельной пряжи, но имейте в виду, что размер петель и размер клубков / мотков каждой марки различаются.

Пряжа Lion Brand Off-The-Hook, Lion Brand Crayola Off-The-Hook, Red Heart Loop-It и Alize Puffy можно использовать с этим рисунком, но в результате получится одеяло с меньшими габаритными размерами. Вам также понадобится больше клубков / мотков, чтобы завершить выкройку как есть (примерно 2-3, в зависимости от используемой пряжи).

АВТОРСКИЕ ПРАВА

Рисунок одеяла Parquet Squares и все фотографии являются собственностью I Love My Blanket / Reena Belford. Этот рисунок и дизайн защищены авторским правом, и вы не можете распространять или продавать этот рисунок ни при каких обстоятельствах.

Продукты, изготовленные с использованием этого шаблона * РАЗРЕШЕНО * для использования как в личных, так и в коммерческих целях, но, пожалуйста, укажите «I Love My Blanket / Reena Belford» и дайте ссылку на этот список шаблонов Etsy.

ВОЗВРАТ
Поскольку этот продукт загружается в электронном виде, возмещение не производится.ЭТО НЕ ЗАВЕРШЕННЫЙ ПРОДУКТ, и в случае неполного ознакомления с подробной информацией возврат средств не производится.

ОБО МНЕ

Я работаю дома (даже до пандемии!), Квир-вязальщица и художник с ограниченными возможностями, которая вяжет и пишет выкройки, чтобы пополнить свой доход. Ваша покупка помогает мне обрести финансовую независимость, а также радует мое творческое сердце! Я давно занимаюсь творчеством, и мне пришлось скорректировать свои творческие возможности из-за ухудшения физических возможностей — в наши дни вязание петлевой пряжей — мое любимое занятие, но я также создаю веселые и странные картинки, когда моим рукам нужен перерыв.

Мое вязание и выкройки можно найти здесь:

Веб-сайт: https://ilovemyblanketshop.com
Instagram: https://www.instagram.com/iloveblanket/
Etsy: https://www.etsy.com / ca / ​​shop / ILoveMyBlanket
Ravelry: https://www.ravelry.com/designers/i-love-my-blanket
Lovecrafts: https://www.lovecrafts.com/en-us/search?q=ilovemyblanket

Пожалуйста, поделитесь своей работой! Подписывайтесь и отметьте меня в instagram @iloveblanket

Преобразование CSV в файл паркета с использованием Python

Преобразование CSV в файл паркета с использованием Python

преобразовать csv в паркет с помощью pyspark
преобразовать csv в паркет python pyarrow
csv в паркет python pandas
pyarrow csv to parquet
преобразовать паркет в csv с помощью python
преобразовать текстовый файл в паркет python
pyarrow преобразовать csv в паркет
v9 lambda

Я пытаюсь преобразовать файл.csv в файл .parquet.
Файл csv ( Temp.csv ) имеет следующий формат:

 1, Jon, Doe, Denver
 

Я использую следующий код python для преобразования его в паркет

 из pyspark import SparkContext
из pyspark.sql импортировать SQLContext
из импорта pyspark.sql.types *
импорт ОС

если __name__ == "__main__":
    sc = SparkContext (appName = "CSV2Parquet")
    sqlContext = SQLContext (sc)

    schema = StructType ([
            StructField ("col1", IntegerType (), True),
            StructField ("col2", StringType (), True),
            StructField ("col3", StringType (), True),
            StructField ("col4", StringType (), True)])
    dirname = os.path.dirname (os.path.abspath (__ file__))
    csvfilename = os.path.join (имя каталога, 'Temp.csv')
    rdd = sc.textFile (csvfilename) .map (лямбда-строка: line.split (","))
    df = sqlContext.createDataFrame (rdd, схема)
    parquetfilename = os.path.join (имя каталога, 'output.parquet')
    df.write.mode ('перезаписать'). parquet (имя файла паркета)
 

Результатом является только папка с именем output.parquet , а не файл parquet, который я ищу, с последующей ошибкой на консоли.

Я также пробовал запустить следующий код, чтобы столкнуться с аналогичной проблемой.

 из pyspark.sql import SparkSession
импорт ОС

spark = SparkSession \
    .builder \
    .appName ("Преобразование прототипа в паркет") \
    .config ("spark.some.config.option", "какое-то значение") \
    .getOrCreate ()

# читать csv
dirname = os.path.dirname (os.path.abspath (__ file__))
csvfilename = os.path.join (имя каталога, 'Temp.csv')
df = spark.read.csv (csvfilename)

# Отображает содержимое DataFrame в стандартный вывод
df.Показать()
parquetfilename = os.path.join (имя каталога, 'output.parquet')
df.write.mode ('перезаписать'). parquet (имя файла паркета)
 

Как лучше всего это сделать? Использование windows, python 2.7.

Используя пакеты pyarrow и pandas , вы можете конвертировать CSV в Parquet без использования JVM в фоновом режиме:

 import pandas as pd
df = pd.read_csv ('example.csv')
df.to_parquet ('output.parquet')
 

Одно ограничение, с которым вы будете работать, заключается в том, что pyarrow доступен только для Python 3.5+ в Windows. Либо используйте Linux / OSX для запуска кода как Python 2, либо обновите настройку Windows до Python 3.6.

Как преобразовать CSV в файлы Parquet ?, с помощью Apache Parquet. Использование формата Parquet имеет два преимущества. Уменьшенное хранилище; Производительность запроса. В зависимости от вашего бизнес-сценария мы конвертируем CSV-файлы в формат паркета с помощью Apache Spark. Для ознакомления с Spark вы можете обратиться к документации Spark. Ниже приведен код pyspark для преобразования CSV в паркет. Вы можете редактировать имена и типы столбцов в соответствии с вашими данными.csv. из pyspark импортировать SparkContext из pyspark.sql импортировать SQLContext из pyspark.sql.types import * if

 импорт boto3
импортировать панд как pd
импортировать Pyarrow как pa
из s3fs импортировать S3FileSystem
импортировать pyarrow.parquet как pq

s3 = boto3.client ('s3', region_name = 'us-east-2')
obj = s3.get_object (Bucket = 'ssiworkoutput', Key = 'file_Folder / File_Name.csv')
df = pd.read_csv (obj ['Body'])

таблица = pa.Table.from_pandas (df)

output_file = "s3: //ssiworkoutput/file/output.parquet" # S3 Путь необходимо указать
s3 = S3FileSystem ()

pq.write_to_dataset (таблица = таблица,
                    root_path = output_file, partition_cols = ['Год', 'Месяц'],
                    файловая система = s3)

print ("Файл преобразован из CSV в паркет завершен")
 

Преобразование csv в файл паркета с использованием python, Файл csv (Temp.csv) имеет следующий формат: 1, Jon, Doe, Denver. Я использую следующий код Python для преобразования его в паркет из pyspark. Parquet — это столбчатый формат файла. тогда как CSV основан на строках. Столбчатые форматы файлов более эффективны для большинства аналитических запросов.Вы можете ускорить выполнение многих запросов Panda DataFrame, конвертируя файлы CSV и работая с файлами Parquet. Весь код, используемый в этом блоге, находится в этом репозитории GitHub. Панды приближаются

Вы можете написать как ПАРКЕТНЫЙ ФАЙЛ, используя spark :

 spark = SparkSession.builder.appName ("Test_Parquet"). Master ("local [*]"). GetOrCreate ()

parquetDF = spark.read.csv ("data.csv")

parquetDF.coalesce (1) .write.mode («перезапись»). parquet («Паркет»)
 

Надеюсь, это поможет

singlagaurav / csv-to-parquet: сценарий Python, преобразующий, сценарий Python, преобразующий файл csv в формат Apache Parquet — singlagaurav / csv-to-parquet.Как протестировать с помощью spark-shell: spark-shell val df Я научился преобразовывать одиночный паркет в файл csv с помощью pyarrow со следующим кодом: import pandas as pd df = pd.read_parquet (‘par_file.parquet’) df.to_csv (‘ csv_file.csv ‘) Но я не мог расширить этот цикл для нескольких паркетных файлов и добавить их к одному csv.

преобразование CSV в паркет с использованием Pandas приводит к схеме с, Привет, я использую Pandas 0.22.0 с Pyarrow 0.8.0 для преобразования CSV в Parquet, но схема для вывода Parquet имеет большинство полей как двоичные с нет файла.Csv ‘) >>> d.dtypes ts object identity_type object identity_arn object identity_principalid int64 Arrow рассматривает экземпляры Python 2 str как двоичные. csv2parquet: создание файлов Parquet из CSV. Этот простой инструмент создает файлы Parquet из входных CSV-файлов, используя минимальную установку Apache Drill. Как формат данных Parquet предлагает значительные преимущества перед значениями, разделенными запятыми, для больших данных и потребностей облачных вычислений; csv2parquet разработан, чтобы вы могли легче ощутить эти преимущества.

Как преобразовать объекты CSV в паркет в облачном хранилище объектов, csvtoparquet использует Pandas и Apache Arrow для преобразования ваших CSV-объектов без сохранения их в вашей системе с помощью Python IBM COS SDK: сохраните тело объекта и переименуйте с помощью .parquet расширение файла «» «. Я пытаюсь использовать Spark для преобразования кучи файлов csv в parquet, с интересным случаем, когда входные файлы csv уже» разбиты «по каталогам. Все входные файлы имеют одинаковый набор Столбцы. Структура входных файлов выглядит так:

Преобразование CSV в Parquet с помощью Spark, В этом блоге мы рассмотрим, как сделать то же самое с Spark с помощью Spark, потребовалось немного больше времени для преобразования CSV в файлы Parquet. , но теперь мы используем для этого клей.Да, мы можем преобразовать файлы CSV / JSON в Parquet с помощью AWS Glue. Но это не только вариант использования. Приступим к преобразованию файлов в Parquet. CSV файл

Комментарии

• Похожие вопросы?
• @lwileczek Это другой вопрос, поскольку связанный вопрос явно спрашивает Spark, речь идет только об использовании Python в целом.
• Спасибо за ответ. Нет способа сделать это с помощью Python 2.7 в Windows?
• Это очень простой способ преобразовать один файл в паркетный файл, но что, если у нас есть несколько файлов csv и мы хотим разделить их на один паркетный файл?
• @Zombraz, вы можете перебрать файлы и преобразовать каждый в паркет, если вы ищете что-нибудь за пределами python, hive на AWS EMR отлично работает при преобразовании csv в паркет
• Это код для чтения файла CSV из пути AWS S3 сохраните его в формате Parquet с разделом в пути AWS S3.
• Обязательно запустите следующую команду: pip3 install boto3 pip3 install pandas pip3 install pyarrow pip3 install fs-s3fs pip3 install s3fs

Устойчивые полы | Нетоксичный, прочный, доступный

форматов данных для обучения в TensorFlow: Parquet, Petastorm, Feather и др. | by Chaim Rand

Упростите управление данными за счет унификации формата файлов для различных рабочих нагрузок машинного обучения

Фото Максима Шутова на Unsplash

Машинное обучение — это все о данных. Для успешного обучения сложной модели вам понадобится высококачественный обучающий набор данных ; набор данных, который достаточно велик, точно помечен и правильно представляет распределение выборок данных в реальном мире.Однако не менее важно правильное управление данными. Под управление данными мы имеем в виду, как и где хранятся данные, способы доступа к ним и преобразования, которым они подвергаются в течение жизненного цикла разработки. Основное внимание в этой публикации уделяется файловому формату , используемому для хранения данных обучения, и его последствиям для обучения модели. Выбор формата файла — одно из многих важных решений, которые вам необходимо принять при определении проекта машинного обучения.

Этот пост состоит из четырех разделов. В первом разделе мы определим некоторые свойства, которые мы хотели бы иметь в нашем формате файла. Во втором разделе мы рассмотрим возможные форматы файлов и оценим их по желаемым свойствам, которые мы нашли. Далее мы рассмотрим различные варианты потоковой передачи этих форматов в сеанс обучения TensorFlow. В последнем разделе мы опишем несколько экспериментов, которые мы провели, чтобы проверить некоторые из этих вариантов.

Прежде чем мы начнем, давайте подготовим почву.В этом посте мы предполагаем, что размер нашего обучающего набора данных требует его хранения в распределенной системе хранения, например сотни терабайт. В приведенных ниже примерах мы будем использовать Amazon S3 для хранения данных, но принципы в равной степени применимы к любой другой распределенной системе хранения. Данные, вероятно, будут доступны нескольким потребителям в течение цикла разработки и для различных целей, включая создание данных, анализ данных, обучение модели и многое другое. Наше внимание будет сосредоточено на обучении в TensorFlow, хотя многое из того, что мы скажем, относится и к другим структурам обучения.

В основе этого поста лежит предположение о том, что требуется формат файла для наших данных, т. Е. Нам нужен один или несколько файлов для: 1. группировки всех элементов / столбцов / функций отдельных выборок данных, а также 2. группировки вместе несколько выборок данных. Конечно, можно представить себе сценарии, в которых можно выбрать сохранение всех элементов всех образцов в отдельных файлах и в их необработанном формате. Однако во многих случаях, особенно если размеры файлов небольшие (например, несколько КБ), эта стратегия может серьезно ухудшить производительность доступа к данным во время выполнения.

Цель этой публикации — выделить некоторые важные соображения при выборе формата файла и обсудить несколько различных вариантов, доступных сегодня. Мы упомянем ряд форматов, а также ряд фреймворков и инструментов для разработки программного обеспечения. Эти упоминания , а не следует интерпретировать как одобрение. Подходящий для вас выбор, вероятно, будет основан на широком спектре соображений, некоторые из которых могут выходить за рамки данного обсуждения.Сообщение будет включать несколько простых фрагментов кода. Они представлены только в целях демонстрации и не должны рассматриваться как оптимальные реализации.

Инструменты машинного обучения чрезвычайно динамичны. Некоторые из форматов и инструментов, которые мы будем упоминать, продолжают развиваться, и некоторые из сделанных нами комментариев могут устареть к тому времени, когда вы это прочтете. Позаботьтесь о том, чтобы отслеживать объявления о новых версиях и новых инструментах, и обязательно принимайте дизайнерские решения на основе самой последней доступной информации.

Пожалуйста, не стесняйтесь обращаться ко мне с любыми комментариями или исправлениями.

Чтобы облегчить это обсуждение, давайте взглянем на общий формат файла, используемый для обучения в TensorFlow, формат TFRecord .

TFRecord Format

TFRecord — это формат, основанный на буферах протокола, специально разработанный для использования с TensorFlow. Файл TFRecord состоит из последовательностей сериализованных двоичных образцов. Каждый образец представляет собой tf.train.Example, который, в свою очередь, представляет собой словарь преобразований строк в значения. Последовательный характер формата TFRecord обеспечивает высокую пропускную способность потоковой передачи данных. В частности, не нужно скачивать и открывать полный файл, чтобы начать просмотр его содержимого. Кроме того, модуль tf.data TensorFlow включает высокооптимизированный класс TFRecordDataset для построения конвейеров ввода на основе данных, хранящихся в файлах TFRecord . Однако формат TFRecord не лишен недостатков.Здесь мы назовем несколько:

Одноцелевое : формат TFRecord вряд ли удовлетворит потребности любого из других потребителей данных в конвейере разработки. Команды разработчиков обычно поддерживают свои данные в другом формате и создают производные данных в формате TFRecord специально для целей обучения. Хранение нескольких копий ваших данных не идеально, особенно если ваш набор данных велик. Помимо дополнительных затрат на хранение данных, подразумевается, что каждый раз, когда происходит изменение основного набора данных, необходимо создавать новую копию TFRecord .Мы можем пожелать обновить записи основных данных на основе результатов сеанса обучения, и в этом случае нам также потребуется поддерживать сопоставление между сгенерированными записями TFRecord и соответствующими им записями в формате основных данных.

Извлечение данных частичной записи : Другая проблема с форматом TFRecord возникает, когда наша обучающая модель требует только подмножества элементов TFRecord . Например, предположим, что у нас есть многоголовая модель, которая выполняет различные типы сегментации на уровне пикселей на входном изображении.Каждая запись в наборе данных содержит несколько достоверных изображений, соответствующих нескольким головам модели. Теперь мы решили обучить версию модели с одной головой. Тривиальным решением было бы ввести полный TFRecord и просто игнорировать ненужные поля. Однако необходимость извлекать и анализировать посторонние данные может серьезно повлиять на пропускную способность нашего входного конвейера и, следовательно, на скорость нашего обучения. Чтобы снизить риск возникновения узких мест в конвейере, нам нужно будет создать дополнительную копию данных, содержащую только контент, имеющий отношение к конкретному обучению.Это еще больше обостряет проблему дублирования данных, о которой мы говорили выше.

Фильтрация записей : Иногда нас интересует обход записей, которые имеют определенные значения записей. Тривиальный способ сделать это — перебрать все данные и просто удалить любую запись, которая не соответствует нашему фильтру (например, используя tf.filter). Как и прежде, это может привести к значительным накладным расходам на конвейер ввода данных и привести к значительному прекращению цикла обучения. В предыдущих публикациях (здесь и здесь) мы продемонстрировали необходимость фильтрации входных изображений в зависимости от того, содержат ли они розовые автомобили.Решение, которое мы предложили, заключалось в том, чтобы хранить разные классы данных в отдельных файлах. Когда возникала необходимость в фильтрации, мы могли просматривать только файлы, связанные с фильтром. Однако это решение требует, чтобы мы могли предвидеть фильтры, которые нам нужно будет применить, что не всегда возможно. Если мы столкнемся с необходимостью применить фильтр, которого мы не ожидали, мы можем либо воссоздать данные с дополнительным разделом, либо вернуться к тривиальному методу удаления несовпадающих выборок.Ни один из вариантов не является оптимальным.

Преобразование данных : Типичный конвейер входных данных может включать в себя несколько операций с входными данными, включая деформацию данных, дополнения, пакетирование и многое другое. TensorFlow предлагает набор встроенных операций обработки данных, которые можно добавить в граф вычислений конвейера входных данных с помощью функции tf.data.Dataset.map. Однако вы можете обнаружить, что требуемая обработка данных не может быть эффективно реализована с помощью TensorFlow. Один из вариантов — применить блок собственного кода Python с помощью tf.py_function, но это может ограничить производительность вашей передачи данных из-за глобальной блокировки интерпретатора Python (GIL). Во многих случаях использования требуется использовать формат, который позволяет применять операции в собственном Python до их ввода в граф вычислений TensorFlow.

Требования к формату

На основе обсуждения выше давайте составим список некоторых свойств, которые мы ищем в нашем формате файла. Учитывая добавленную стоимость и сложность хранения нескольких копий наших данных, с этого момента мы ограничимся одной копией данных, т.е.е. мы должны выбрать формат, который удовлетворяет потребности всех потребителей данных. Этот список не является исчерпывающим. Следует учитывать дополнительные требования, основанные на конкретном варианте использования.

• Распределенное хранилище : формат файла и поддерживающие библиотеки должны поддерживать возможность хранения больших наборов данных в настройках распределенного хранилища, таких как Amazon S3, HDFS и т. Д.
• Программная экосистема : Нам нужна сильная экосистема библиотек, предоставляющая набор инструментов для анализа и обработки данных.
• Поддержка столбцов : формат файла и вспомогательные библиотеки должны поддерживать эффективное извлечение подмножества функций для каждой выборки данных.
• Фильтрация строк : формат файла и вспомогательные библиотеки должны поддерживать эффективную фильтрацию значений образцов функций.
• Интеграция с TensorFlow : формат должен обеспечивать эффективную потоковую передачу данных из хранилища в учебные сессии TensorFlow.

Одно требование для обучения, которое мы не обсуждали, — это перетасовка данных .Обычной практикой является перемешивание обучающих данных перед каждым обходом (эпохой). Если бы мы могли получить произвольный доступ к любой выборке в наборе данных, перетасовка данных была бы легкой. Однако такой произвольный доступ к отдельным образцам происходит за счет производительности, особенно в условиях распределенного хранилища. Вместо этого необходимо прибегать к другим механизмам для перемешивания, включая комбинации: перемешивания выборок во время создания данных, перемешивания списка файлов, составляющих полный набор данных, перемежения между несколькими наборами данных и использования соответствующего большого буфера перемешивания во время обучения (например,грамм. см. tf.data.Dataset.shuffle). Мы решили не указывать перетасовку как требование к формату файла, поскольку, на наш взгляд, в представленном нами сценарии обучения эта проблема будет существовать при любом выборе формата файла.

В следующем разделе мы оценим совместимость нескольких форматов файлов для обучения. В следующем разделе мы обсудим варианты их потоковой передачи в TensorFlow.

Полный обзор форматов данных для глубокого обучения выходит за рамки этой публикации.Мы ограничим наше обсуждение лишь несколькими сильными кандидатами. Имеется множество более обширных обзоров. Вот один пример:

. Вы также можете проверить недавний мой пост, который охватывает относительно новый формат webdataset , интригующее решение, специально предназначенное для разработчиков, которые хотят поддерживать свои данные в наиболее сырой форме. .

Мы будем измерять каждый формат в соответствии с выбранными выше показателями, как показано на диаграмме ниже, на которой мы суммируем нашу оценку формата TFRecord .Мы используем зеленый цвет для обозначения полной поддержки, желтый для обозначения частичной поддержки и красный для обозначения отсутствия поддержки.

TFRecord оценка

Apache Parquet

Один из наиболее привлекательных вариантов формата файла — Apache Parquet . Apache Parquet имеет обширную программную экосистему с множеством фреймворков и инструментов, поддерживающих широкий спектр операций обработки данных. Он особенно популярен среди аналитиков данных. Возможность построения нашего обучения в одном формате весьма привлекательна.

Одним из основных атрибутов формата Parquet , которому он во многом обязан своим успехом, является то, что это столбчатый формат хранения. В отличие от других форматов, таких как CSV или TFRecord , в которых каждая строка данных сохраняется последовательно, в формате данных по столбцам столбцы данных хранятся вместе. Каждый файл в наборе данных разделен на блоки строк, каждый из которых содержит несколько выборок. В блоке строки данные образца хранятся в соответствии со столбцами, т.е.е. значения первого поля всех образцов появляются первыми, за ними следуют значения второго поля всех образцов и так далее. Столбчатый характер формата способствует эффективному анализу данных, поскольку запросы могут выполняться по подмножествам столбцов без необходимости загружать все записи данных. Кроме того, группирование столбцов может привести к более эффективному сжатию данных и, следовательно, к снижению затрат на хранение. Прочтите этот пост, чтобы узнать больше о преимуществах столбчатого хранения данных.

Следующая диаграмма суммирует нашу оценку формата Parquet:

Parquet оценка

Являясь столбцовым форматом, Parquet позволяет эффективно извлекать подмножества столбцов данных. Кроме того, мы также можем воспользоваться преимуществом столбчатого характера формата для облегчения фильтрации строк: 1. сначала извлекая столбец, по которому мы фильтруем, а затем 2. извлекаем остальные столбцы только для строк, которые соответствуют фильтру. Однако, поскольку эффективное извлечение данных может зависеть от извлечения столбчатых данных из полных блоков строк, неясно, будет ли этот метод работать хорошо.Поэтому мы отметили эту возможность желтым цветом. Более эффективный подход к фильтрации может потребовать разделения выборок на разные файлы Parquet в соответствии с классом во время создания набора данных, как описано выше. В pyspark это можно сделать с помощью функции partitionBy.

Создание набора данных Parquet : В приведенном ниже блоке кода мы демонстрируем создание набора данных Parquet из популярного набора данных Cifar10 с использованием библиотеки pyspark. Parquet Создание поддерживается дополнительными библиотеками, включая pandas и pyarrow.

 из tensorflow.keras импортировать наборы данных 
 из pyspark.sql import SparkSession, Row 
 из pyspark.sql.types import StructType, \ 
 StructField, IntegerType, BinaryTypedef cifar_to_parquetField (): 
 "StructField" (схема структуры (): 
 " , BinaryType (), True), 
 StructField ("label", IntegerType (), True)]) 
 (данные, метки), _ = datasets.cifar10.load_data () 
 labels = labels.flatten (). Tolist ( ) 
 num_procs = 4  # установить количество параллельных процессов 
  spark = SparkSession.builder \ 
 .master ('local [{num_procs}]'. format (num_procs = num_procs)) \ 
 .getOrCreate () 
 sc = spark.sparkContext num_samples = len (labels) 
 output_url = 'file: /// tmp / parquet 'def row_generator (i): 
 return {
' image ': bytearray (data [i] .tobytes ()), 
' label ': labels [i], 
}  # дополнительно настроить размер блоков строк 
 # blockSize = 1024 * 1024 * 16 # 16 МБ 
 # sc._jsc.hadoopConfiguration () \ 
 # .setInt ("parquet.block.size", blockSize) 
  rows_rdd = sc.parallelize (range (num_samples)) \ 
 .map (row_generator) \ 
 .map (lambda x: Row (** x)) spark.createDataFrame (rows_rdd, schema) \ 
 .write.mode ('overwrite') \ 
 .parquet (output_url) 

Хотя количество файлов, составляющих набор данных, размеры каждого файла и размер каждого блока строк могут иметь существенное влияние на производительность загрузки данных, управление этими параметрами иногда может быть незначительным. сложный. В pyspark размер блока строки можно установить с помощью sc._jsc.hadoopConfiguration , как в комментарии в блоке кода выше (значение по умолчанию — 128 МБ), а также размеры и количество файлов по количеству параллельных процессов и с помощью функции объединения.

С помощью соответствующей настройки сценарий можно изменить для записи непосредственно в Amazon S3 (см., Например, здесь и здесь).

Petastorm

Библиотека petastorm была создана с конкретной целью унификации набора данных, используемого всеми потребителями данных в конвейере разработки (см. Здесь).Хотя petastorm абстрагирует базовый формат хранения, по умолчанию используется формат Apache Parquet . Точнее, petastorm расширяет Apache Parquet , предоставляя дополнительную информацию о схеме в структуре Unischema, поддерживая многомерные данные и поддерживая кодеки сжатия данных. В дальнейшем мы будем предполагать использование расширенного Parquet в качестве базового формата и злоупотреблять термином petastorm , используя его для обозначения как самой библиотеки, так и формата файла, созданного библиотекой.Чтобы различать их, мы будем использовать заглавные буквы при обращении к формату Petastorm . Использование Parquet в качестве основного формата означает, что Petastorm обладает всеми преимуществами, связанными с использованием столбчатого формата, который мы обсуждали выше. Однако использование расширений Parquet , представленных petastorm, действительно сопровождается предупреждением: набор данных должен быть создан библиотекой petastorm, и всем потребителям данных в конвейере разработки потребуется библиотека petastorm для правильного чтения и анализа данных. .Это требование несколько ограничивает, поскольку одним из наиболее привлекательных атрибутов формата Parquet была его обширная программная экосистема для доступа к данным и управления ими. Именно по этой причине мы обозначили Software Ecosystem желтым на приведенной ниже диаграмме оценки:

Petastorm оценка

Petastorm включает ряд дополнительных привлекательных функций, включая поддержку индексации групп строк и n-граммов. Вы можете узнать больше о петасторме здесь и здесь.

Создание набора данных Petastorm : Создание набора данных в petastorm очень похоже на создание Parquet в pyspark.Основные различия заключаются в использовании Unischema и контекста materialize_dataset , который служит оболочкой для создания набора данных.

 из petastorm.codecs импортировать CompressedImageCodec, \ 
 NdarrayCodec, ScalarCodec 
 из petastorm.etl.dataset_metadata import materialize_dataset 
 from petastorm.unischema import Unischema, \ 
 Unischema, \ 
 Unischema_park_Spark_Spark_Spark_000.park_000_park_000.park_000.park_000.park_000_park_000.park_000_park_000. import IntegerTypedef cifar_to_peta (): 
 MySchema = Unischema ('MySchema', [
 UnischemaField ('изображение', np.uint8, 
 (32,32,3), NdarrayCodec (), False), 
 UnischemaField ('label', np.uint8, 
 (), ScalarCodec (IntegerType ()), False), 
]) 
 (данные, label), _ = datasets.cifar10.load_data () 
 labels = labels.flatten (). tolist () 
 num_procs = 4  # установить количество параллельных процессов 
  spark = SparkSession.builder. \ 
 master ('local [{num_procs}] '. format (num_procs = num_procs)) \ 
 .getOrCreate () 
 sc = spark.sparkContext num_samples = 100  #len (labels) 
  output_url =' file: /// tmp / petastorm '
 rowgroup_size_mb = 128 def row_generator (i): 
 return {
 'image': data [i], 
 'label': np.uint8 (labels [i]), 
}  # Обернуть часть материализации набора данных. 
 # Заботится о настройке переменных окружения Spark как 
 #, а также сохранит метаданные, специфичные для петасторм 
 , с materialize_dataset (spark, output_url, 
 MySchema, rowgroup_size_mb): 
 rows_rdd = sc.parallelize (range (num_samples)) \ 
. map (генератор_ строк) \ 
 .map (лямбда x: dict_to_spark_row (MySchema, x)) spark.createDataFrame (rows_rdd, 
 MySchema.as_spark_schema ()) \ 
.write \ 
 .mode ('overwrite') \ 
 .parquet (output_url) 

Размер блока строки определяется в петасторме параметром rowgroup_size_mb . В этом примере мы не использовали поддержку кодеков, включенную в petastorm. При использовании больших элементов данных использование поддержки кодека может привести к значительному сжатию данных и экономии затрат на хранение.

Feather

Формат файла Feather — это еще один столбчатый формат, который мы рассматриваем в связи с его включением в систему ввода-вывода TensorFlow (подробнее об этом ниже).Несмотря на то, что между Feather и Parquet есть много общего, существует также ряд тонких различий, связанных с их различными базовыми реализациями. Хорошее сравнение между ними, включая сценарии, в которых Feather может быть лучшим вариантом, можно найти здесь. Важно различать версию 1 и версию 2 формата Feather . Версия 2 поддерживает больше типов данных, а также различные типы сжатия данных.Всякий раз, когда вы сталкиваетесь с обзором Feather , имейте в виду, что он может быть основан на версии 1 формата.

Основное различие между Feather и Parquet заключается в масштабах экосистемы программного обеспечения. Хотя он поддерживается такими библиотеками, как pyarrow и pandas, на момент написания этой статьи формат Feather был гораздо менее популярен, чем Parquet , а количество поддерживающих фреймворков гораздо более ограничено. Мы суммируем нашу оценку формата файла Feather на диаграмме ниже:

Feather оценка

Поскольку формат столбцов, те же соображения, что и выше, существуют в отношении того, как мы решили оценивать поддержку столбцов , и , фильтрация строк, свойства .

Создание набора данных Feather : В блоке кода ниже мы демонстрируем создание файла Feather с помощью pyarrow. Feather Поддержка создания также встроена в библиотеку pandas. В отличие от предыдущих созданий наборов данных, в которых распараллеливание процессов было неотъемлемой частью кода создания данных, здесь мы демонстрируем создание одного файла. Полное решение потребует создания нескольких процессов, ответственных за создание непересекающихся подмножеств файлов, составляющих полный набор данных.

 из tenorflow.keras импортировать наборы данных 
 импортировать pyarrow как pa 
 из pyarrow.feather import write_featherdef cifar_to_feather (): 
 (данные, метки), _ = datasets.cifar10.load_data () 
 data = [data [i] .flatten () для i в диапазоне (data.shape [0])] 
 label = labels.flatten () 
 table = pa.Table.from_arrays ([data, labels], ['data', 'labels']) 
 write_feather (таблица, '/tmp/df.feather', chunksize = 10000) write_feather (table, '/tmp/df.feather', chunksize = 10000) 

В приведенном выше примере размер блока строки определяется параметром параметр chunksize .Обратите внимание, что, в отличие от предыдущих форматов, мы определяем размер по количеству записей в блоке, а не по объему памяти в блоке.

Теперь мы обратим наше внимание на последнее требование, которое мы перечислили выше, — совместимость формата файла с обучением TensorFlow. Независимо от того, насколько привлекательным может быть выбранный вами формат файла в противном случае, если вы не можете интегрировать его использование в свою тренировку или если скорость входного потока не соответствует вашим потребностям, тогда вы вернетесь к исходной точке.В этом разделе мы рассмотрим некоторые из имеющихся в нашем распоряжении инструментов для обучения работе с TensorFlow с форматами файлов, с которыми мы столкнулись выше. В следующем разделе мы измерим скорость входящего потока в ряде экспериментов. Наше обсуждение основано на версиях 2.4.1 TensorFlow, 0.17.1 TensorFlow I / O и 0.11.0 Petastorm.

TensorFlow Dataset API

В типичном приложении TensorFlow мы определяем tf.data.Dataset, который представляет последовательность выборок данных, и передаем их в цикл обучения.Настройка tf.data.Dataset включает определение источника данных и применение преобразований к данным. Источником могут быть данные, хранящиеся в памяти или в файлах. См. Здесь, чтобы узнать больше о том, как создать набор данных в TensorFlow. Поскольку мы выбрали формат TFRecord в качестве ориентира, давайте начнем с рассмотрения того, как мы загружаем файлы TFRecord в сеанс обучения TensorFlow.

TFRecordDataset: TFRecordDataset принимает на вход список из файлов TFRecord и создает последовательность сериализованных образцов данных TFRecord .Обычно за ним следует вызов tf.data.Dataset.map, в котором анализируется каждый отдельный образец. Блок кода ниже демонстрирует создание TFRecordDataset из данных Cifar10, хранящихся в формате TFRecord :

 import tensorflow as tf 
 def get_dataset (): 
 autotune = tf.data.experimental.AUTOTUNE 
 def parse): (example_proto): (example_proto) 
 feature_description = {
 'image': tf.io.FixedLenFeature ([], tf.string), 
 'label': tf.io.FixedLenFeature ([], tf.int64)} 
 features = tf.io.parse_single_example (example_proto, 
 feature_description) 
 image = tf.io.decode_raw (features ['image'], tf.uint8) 
 image = tf.reshape (image, [32, 32, 3]) 
 return image, label 
 записи = tf.data.Dataset.list_files ( + '/ *') 
 ds = tf.data.TFRecordDataset (записи, 
 num_parallel_reads = autotune) 
 ds = ds.map (parse, num_paralleltune) 
 return ds 
 

Наш опыт работы с TFRecordDataset в целом положительный; лежащая в основе механика извлечения и анализа файлов кажется довольно надежной, и мы редко оказываемся в узких местах на этой части конвейера.Мы также обнаружили, что API является надежным и хорошо работает в самых разных средах обучения.

TensorFlow имеет несколько других классов tf.data.Dataset для загрузки данных непосредственно из файлов, включая FixedLengthRecordDataset и TextLineDataset. Создание набора данных TensorFlow из формата файла, который не соответствует ни одному из существующих классов, требует немного больше творчества. Здесь мы упомянем три варианта в порядке возрастания сложности.

Создать набор данных из источника памяти : Первый вариант — загрузить и проанализировать файлы в Python (вне TensorFlow) и загрузить образцы данных в TensorFlow из источника памяти.Один из способов сделать это — использовать tf.data.Dataset.from_generator, как в блоке псевдокода ниже.

 import tensorflow as tf 
 def get_custom_ds (file_names): 
 def my_generator (): 
 for f in file_names: 
 # download f 
 samples = ... # синтаксический анализ образцов из f 
 для выборки в выборках: 
 yield sample return tf.data.Dataset.from_generator (
 my_generator, 
 output_types = [tf.uint8, tf.uint8], 
 output_shapes = [[32,32,3], []]) 

Разобрать файлы в TensorFlow : A Второй вариант — полагаться на tf от TensorFlow.io модуль для скачивания и разбора файлов. В отличие от предыдущего решения, здесь управление файлами является частью графа выполнения TensorFlow. Вот один из способов сделать это с помощью API-интерфейсов tf.data.Dataset.list_files и tf.data.Dataset.interleave:

 import tensorflow as tf 
 def get_custom_ds (): 
 autotune = tf.data.experimental.AUTOTUNE 
 имен файлов = tf.data.Dataset.list_files ( + '/ *', 
 shuffle = True) 
 def make_ds (path): 
 bytestring = tf.io.read_file (path) 
 samples = ... # синтаксический анализ байтовой строки с использованием tf-функций 
 return tf.data.Dataset.from_tensor_slices (samples) ds = filenames.interleave (make_ds, 
 num_parallel_calls = autotune, 
terministic = False) 
 return ds 

Создайте собственный класс набора данных : последний вариант, который мы упомянули, — это создание нового класса tf.data.Dataset, специально разработанного для обработки вашего формата данных. Этот вариант требует высочайшего технического мастерства. Он также предлагает наивысшее потенциальное вознаграждение, измеряемое скоростью потока ввода данных.Один из способов реализовать это — изменить код TensorFlow C ++ и перестроить TensorFlow из исходного кода. Например, можно клонировать реализацию TFRecordDataset и перезаписывать только те части кода, которые имеют непосредственное отношение к синтаксическому анализу формата. Таким образом можно надеяться получить те же преимущества в производительности, что и TFRecordDataset. Недостатком этого подхода является то, что он потребует поддержки специализированной версии TensorFlow. В частности, каждый раз, когда вы обновляетесь до новой версии TensorFlow, вам нужно будет перестраивать собственное решение.Обратите внимание, что создание настраиваемого класса набора данных также может быть реализовано в рамках ввода-вывода TensorFlow, а не в TensorFlow, как описано в этом сообщении.

Хотя любое из вышеперечисленных решений можно соответствующим образом настроить для увеличения производительности, это не всегда так просто. Что еще хуже, вы можете обнаружить, что идеальные конфигурации (например, количество подчиненных системных процессов) могут сильно различаться в зависимости от среды обучения. В этом смысле использование специального класса набора данных, такого как TFRecordDataset, имеет существенное преимущество перед описанными нами индивидуализированными решениями.Следующие два решения, которые мы увидим, будут использовать классы наборов данных, специально разработанные для выбранного нами формата файлов.

TensorFlow I / O

TensorFlow I / O (tfio) — это пакет расширения для TensorFlow, который добавляет поддержку ряда файловых систем и форматов файлов, не включенных в TensorFlow. В частности, tfio определяет класс tfio.arrow.ArrowFeatherDataset для создания наборов данных на основе формата Feather и функцию tfio.v0.IODataset.from_parquet для создания наборов данных на основе формата Parquet .

TensorFlow I / O Feather Dataset : Класс tfio.arrow.ArrowFeatherDataset — это лишь один из набора API-интерфейсов, предназначенных для поддержки формата Apache Arrow. Чтобы получить полный обзор предложения tfio Apache Arrow, обязательно посетите этот блог. В приведенном ниже блоке кода мы демонстрируем использование tfio.arrow.ArrowFeatherDataset на основе данных Cifar10, хранящихся в формате Feather , который мы создали выше.

 импортировать тензорный поток как tf 
 импортировать tenorflow_io.стрелка как arrow_iodef get_dataset (): 
 filenames = <список файлов перьев> 
 ds = arrow_io.ArrowFeatherDataset (filenames, 
 columns = (0, 1), 
 output_types = (tf.uint8, tf.uint8), 
 output_shapes = ([32 * 32 * 3,], []), 
 batch_mode = 'auto') 
 ds = ds.unbatch () 
 return ds 

Устанавливая аргумент batch_mode на ‘auto’ , мы выбираем чтобы набор данных возвращал блоки строк Parquet . Поэтому первый вызов, который мы применяем, — это разблокировать записи, чтобы вернуть отдельные образцы.Эта стратегия должна привести к более высокой производительности, чем чтение образцов по отдельности.

Мы обнаружили, что производительность пропускной способности улучшится, если мы объединим использование tfio.arrow.ArrowFeatherDataset с tf.data.Dataset.interleave:

 import tensorflow as tf 
 import tensorflow_io as tfiodef get_dataset (): 
 autotune. data.experimental.AUTOTUNE 
 filenames = tf.data.Dataset.list_files ( + '/ *', 
 shuffle = True) 
 def make_ds (file): 
 ds = arrow_io.ArrowFeatherDataset (
 [файл], [0,1], 
 output_types = (tf.uint8, tf.uint8), 
 output_shapes = ([32 * 32 * 3,], []), 
 batch_mode = 'auto') 
 return ds 
   ds = filenames.interleave (make_ds, 
 num_parallel_calls = autotune, 
terministic = False) 
 ds = ds.unbatch () 
 return ds 

TensorFlow I / O контраст : In / O Parquet Dataset Feather Класс набора данных, функция from_parquet получает один файл Parquet .Однако мы можем преодолеть это ограничение, используя tf.data.Dataset.interleave, как показано ниже в наборе данных Cifar10, хранящемся в формате Parquet :

 import tensorflow as tf 
 import tensorflow_io as tfiodef get_dataset (): 
 autotune = tf .data.experimental.AUTOTUNE 
 filenames = tf.data.Dataset.list_files ( + '/ *', 
 shuffle = True) 
 def parquet_ds (file): 
 ds = tfio.IODataset.from_parquet (файл, 
 {'изображение': tf.string, 
 'ярлык': tf.int32}) 
 return ds 
   ds = filenames.interleave (parquet_ds, 
 num_parallel_calls = autotune, 
terministic = False) 
 def parse (example): 
 image = tf.io.decode_raw (example ['image'], tf.uint8) 
 image = tf.reshape (image, [32, 32, 3]) 
 label = example ['label'] 
 return image, label 
 ds = ds.map (parse, num_parallel_calls = autotune) 
 return ds 
 

Petastorm

API TensorFlow библиотеки petastorm определяет функцию make_petastorm_dataset для создания TensorFlow tf.data.Dataset из программы чтения петасторм (petastorm.reader.Reader). Источником этого набора данных может быть формат Petastorm или необработанный формат Parquet . Для чтения из набора данных в формате Petastorm мы создаем считыватель с помощью API make_reader. Для чтения из набора данных в формате Parquet мы создаем считыватель с помощью API make_batch_reader. Между двумя считывающими устройствами, описанными в таблице, есть несколько тонких различий. Обратите внимание, что TensorFlow tf.data.Dataset, созданный из формата Petastorm , возвращает последовательности отдельных выборок данных, тогда как TensorFlow tf.data.Dataset, созданный из необработанного формата Parquet , возвращает пакеты выборок данных, размер которых определяется размером группы строк Parquet .

В блоке кода ниже мы демонстрируем использование make_petastorm_dataset API для создания TensorFlow tf.data.Dataset из данных Cifar10, хранящихся в формате Petastorm .

 из petastorm import make_reader 
 from petastorm.tf_utils import make_petastorm_datasetdef get_dataset (): 
 with make_reader ('') as reader: 
 ds = make_petastorm_dataset (reader) 
 return ds продемонстрировать использование  make_petastorm_dataset  API для создания TensorFlow tf.data.Dataset из данных Cifar10, хранящихся в формате  Parquet . 
 
 из petastorm импортируйте make_batch_reader 
 из petastorm.tf_utils import make_petastorm_datasetdef get_dataset (): 
 autotune = tf.data.experimental.AUTOTUNE 
 с make_batch_reader ('<путь к данным>') в качестве считывателя: 
 ds = make_petastorm_dataset (считыватель) 
 ds (пример): 
 image, label = example 
 image = tf.io.decode_raw (image, tf.uint8) 
 image = tf.reshape (image, [32, 32, 3]) 
 return image, label 
 ds = ds.map (parse, num_parallel_calls = autotune) 
 return ds 
 Обратите внимание, как мы используем подпрограмму unbatch для возврата отдельных выборок.
 В этом разделе мы делимся результатами нескольких экспериментов. Все эксперименты проводились на инстансе c5.2xlarge Amazon EC2 (который имеет 8 виртуальных ЦП) с TensorFlow версии 2.4.1, TensorFlow I / O версии 0.17.1 и petastorm версии 0.11.0. Эксперименты были разделены на две части. Сначала мы экспериментировали с различными методами передачи данных Cifar10, хранящихся в форматах файлов, которые мы обсуждали, в сеанс TensorFlow. Мы создали несколько копий данных, чтобы искусственно раздуть набор данных.Для этих экспериментов мы решили установить размер обучающего пакета равным 1024.
 Чтобы оценить, как размер выборочных записей повлиял на относительную производительность, мы выполнили второй набор тестов, в который добавили случайный массив байтов размером 2 МБ. по размеру для каждой выборки данных Cifar10. Для этих экспериментов мы решили установить размер обучающего пакета равным 16.
 Для всех экспериментов наборы данных были разделены на базовые файлы размером 100–200 МБ.
 Поскольку нас интересовало только измерение пропускной способности обучающих данных, мы решили отказаться от построения обучающей модели и вместо этого повторили итерацию непосредственно в наборе данных TensorFlow, как в следующем блоке кода.
 время импорта 
 ds = get_dataset (). Batch (batch_size) 
 round = 0 
 start_time = time.time () 
 для x в ds: 
 round = round + 1 
 if round% 100 == 0: 
 печать ("round {}: epoch time: {}". 
 format (round, time.time () - start_time)) 
 start_time = time.time () 
 if round == 2000: 
 break 
 Обратите внимание, что в В случае петашорма обход набора данных должен быть перемещен в контекст читателя петасторма.
 Мы намерены поделиться этими результатами, чтобы дать вам представление о том, что может быть вашей отправной точкой и какие усилия по оптимизации могут потребоваться.Мы настоятельно не рекомендуем делать какие-либо выводы из этих результатов относительно вашего собственного варианта использования по нескольким причинам:
 Производительность решений, вероятно, будет сильно различаться в зависимости от модели, набора данных и среды обучения.
 Для конкретного варианта использования производительность каждого решения будет зависеть от специфики настройки формата и набора данных TensorFlow, включая: размер каждого файла, размер групп строк, использование сжатия схемы, количество рабочих процессов, размер каждой выборки и т. д.
 Эксперименты измеряют максимальную пропускную способность решений путем итерации непосредственно над наборами данных TensorFlow. На практике пропускная способность должна быть достаточно высокой, чтобы тренировка была занята. Другими словами, до тех пор, пока у нас нет узких мест по вводу-выводу, мы можем быть полностью довольны пропускной способностью ниже максимальной.
 К тому моменту, когда вы прочтете этот пост, версии библиотек, которые я использовал, могли быть устаревшими. Новые версии библиотек могут включать изменения, влияющие на их производительность.
 И последнее, но не менее важное - это вероятность ошибок в моих экспериментах. Когда вы их найдете, пожалуйста, напишите мне.
 Результаты теста (чем меньше секунд на шаг, тем лучше)
 Результаты демонстрируют силу формата  TFRecord  и  TFRecordDataset . В частности, мы можем видеть их стабильность, несмотря на различия в настройках среды. В то же время некоторые другие эксперименты привели к тому, что пропускная способность обучения не бледнеет по сравнению с этим. Хотя мы считаем результаты обнадеживающими, важно отметить нестабильность альтернативных решений в двух протестированных нами случаях.Решения, которые работают хорошо (по сравнению с форматом  TFRecord ) в одном сценарии, по-видимому, не работают в другом. Казалось бы, в отличие от использования формата  TFRecord  ,  адаптация других форматов для использования в различных настройках обучения может потребовать некоторых дополнительных усилий. Учитывая преимущества альтернативных форматов, которые мы обсуждали в этом посте, эти усилия могут окупиться.
 Еще одним интересным показателем является загрузка ЦП, связанная с каждой из опций.В недавнем сообщении в блоге мы обсуждали возможность возникновения узких мест в конвейере обучения, которые вызваны достижением максимального использования одного или нескольких процессоров. В случаях, когда такая возможность вызывает беспокойство, было бы разумно оценить, как различные решения, связанные с хранением данных, влияют на использование ЦП при загрузке и анализе данных. К ним относятся выбор формата файла, сжатие (и распаковка) данных, метод создания набора данных TensorFlow и многое другое. В таблице ниже мы перечисляем среднюю загрузку ЦП для трех наиболее производительных решений экспериментов Cifar10.Использование ЦП было зафиксировано с помощью метрик инстансов Amazon EC2 в Amazon CloudWatch. Поскольку в используемом нами экземпляре 8 виртуальных ЦП, максимальная загрузка составляет 800%.
 Загрузка ЦП (из 800% - чем ниже, тем лучше)
 Несмотря на явное предпочтение TensorFlow по отношению к формату  TFRecord , некоторые его свойства оставляют желать лучшего. Хотя формат  TFRecord  отлично подходит для обучения, он вряд ли подойдет другим потребителям данных в конвейере разработки.В этом посте мы обсудили несколько форматов, которые лучше подходят для общих потребностей проекта, и оценили их совместимость с обучением TensorFlow. Хотя могут потребоваться некоторые усилия для поддержки различных сценариев обучения, мы пришли к выводу, что существуют законные альтернативы формату  TFRecord .