Вопрос или проблема
Я человек, работающий в инфраструктуре над продуктом для хранения данных. Я довольно много искал в интернете ответ на следующий вопрос, но не смог его найти. Поэтому я пытаюсь задать вопрос здесь.
Я знаю, что реляционные данные или структурированные данные часто могут быть представлены в двумерных таблицах, таких как DataFrames, и что их можно использовать в качестве входных данных для обучения моделей машинного обучения. Если мы хотим хранить DataFrames, они могут быть легко сохранены в виде таблиц в хранилище данных.
Я также узнал, что тензоры (N-мерные матрицы) в настоящее время используются для задач глубокого обучения. Мой вопрос:
- Нужно ли сохранять эти тензоры обратно на диск как часть общего процесса ML pipeline? Или люди обычно считывают обратно двумерные фреймы данных и начинают оттуда.
- Какой формат в настоящее время используется для хранения тензоров на диске?
Я понимаю, что не существует формата хранения тензоров. Вместо этого люди просто загружают исходные данные с диска (будь то двумерный фрейм данных или изображения/видео и т. д.) и затем пересчитывают тензоры, если это необходимо, вместо того чтобы сохранять их на диск. Это правильно?
Нужно ли сохранять эти тензоры обратно на диск как часть общего процесса ML pipeline? Или люди обычно считывают обратно двумерные фреймы данных и начинают оттуда.
Да, но это зависит от приложения. Вы правы, если ваши двумерные данные — это изображение, обычно они хранятся как изображения. Если ваши трехмерные данные — это видео, оно обычно хранится как видео. Но есть много других видов высокоразмерных данных.
Я понимаю, что не существует формата хранения тензоров.
Я полагаю, это зависит от того, что вы имеете в виду под тензором. Если вы имеете в виду n-мерные массивы данных, существует множество форматов / стандартов. Вот несколько:
Я знаю много людей / программного обеспечения, которые используют hdf5. Люди в мире Python недавно любят zarr. Тем не менее, существует много взаимной совместимости, например, реализации zarr / n5 / tensorstore могут считывать данные друг друга.
Ответ или решение
Хранение N-мерных матриц (тензоров) в рамках машинных обучающих пайплайнов
Вопрос о хранении тензоров в контексте машинного обучения становится все более актуальным, особенно с учетом роста объемов обрабатываемых данных и сложности моделей. Рассмотрим основные аспекты этого вопроса.
1. Необходимость сохранения тензоров на диск
Сохранение тензоров на диск зависит от конкретного применения и архитектуры машинного обучения. Иногда действительно проще начать с исходных данных (2D-таблицы, изображения, видео и т. д.) и воссоздать тензоры при необходимости. Однако это не всегда оптимально и может быть ресурсоемким.
-
Хранение промежуточных результатов: В рамках долгих пайплайнов выполненниия экспериментов или в случае большого объема данных можно сохранить промежуточные тензоры на диск для повторного использования. Это сокращает время обработки, особенно если данные требуют сложной предобработки.
-
Работа с больших данными: Если размеры данных слишком велики для обработки в памяти, хранение тензоров на диске становится необходимостью. В этом случае, тензоры могут использоваться как битовые представления для потоковой обработки.
-
Интерактивная разработка и исследование: В процессе интерактивных экспериментальных разработок, где требуется быстрая Итерация, хранение тензоров может значительно упростить задачу. Например, исследователи могут быстро загружать и анализировать тензоры без повторной обработки исходных данных.
2. Форматы для хранения тензоров
Лишь немногие стандарты хранения данных четко формулируют, что они поддерживают тензоры, но на практике используется несколько форматов, которые могут быть использованы для сохранения многомерных данных:
-
HDF5 (Hierarchical Data Format version 5): Один из самых популярных форматов данных, предназначенный для хранения больших объемов данных. HDF5 поддерживает произвольные структуры данных, включая N-мерные массивы, что делает его идеальным для хранения тензоров.
-
Zarr: Этот формат ориентирован на работу с облачными данными и обеспечивает возможность параллельного доступа. Особенно часто используется в Python-сообществе, Zarr позволяет экономить время и ресурсы на обработку.
-
N5 и NRRD: Эти форматы также предоставляют высокую степень гибкости и сохраняют тензоры с разной размерностью. Они часто используются в научных областях, таких как медицинская визуализация.
-
TensorStore: Разработанный для хранения многомерных данных, TensorStore поддерживает чтение и запись в хранилищах разного типа, включая облачные хранилища.
-
TileDB: Это более новый формат, который предоставляет гибкость в организации данных на уровне колонок и строк, поддерживая сложные запросы к данным в комбинации с тензорами.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что использование и хранение тензоров представляет собой многоуровневую задачу, подверженную различным требованиям и обстоятельствам. Возможность сохранения тензоров на диск, а также выбор формата для этого, должна определяться требованиями конкретного проекта. Специалисты по инфраструктуре, работающие с такого рода данными, должны учитывать компромиссы между удобством использования, производительностью и совместимостью форматов.
Таким образом, выбор способа хранения тензоров и их необходимость определяется не только характеристиками данных, но и спецификацией задач, которые необходимо решить в рамках проекта по машинному обучению.