使用SingleStore DB、Keras和Tensorflow进行图像分类-编程学习网

审校 | 孙淑娟

鉴于图像分类在机器学习中的实际应用价值，本文将使用Fashion MNIST案例进行图像分类。其中，我们会将图像存储在SingleStore DB数据库中，使用Keras和Tensorflow来构建图像分类模型，并将预测结果存储在SingleStore DB中。最后，我们将使用Streamlit为数据库系统构建一个快速的可视化前端，使我们能够检索图像，并确定模型能否正确地识别它。文中使用到的SQL脚本、Python代码和notebook文件（包含DBC、HTML和iPython格式），都可以在GitHub上获得。

基本介绍

由于Fashion MNIST数据集被内置在Keras中，因此我们能够直接使用该数据集。正因为图像数据与模型预测一起存储在数据库系统中，我们可以创建独立于应用程序、且无需重新加载的原始数据集。

首先，我们需要在SingleStore网站上创建一个免费的Cloud帐户，并在Databricks网站上创建一个免费的CommunityEdition(CE)帐户。在撰写本文时，SingleStore的云帐户售价为500美元。而对于Databricks CE而言，我们需要的是注册免费帐户，而不是试用版。

接着，我们可以通过准备如下三个方面，来配置Databricks CE：

Databricks Runtime版本9.1 LTSML
适用于Spark 3.1的SingleStore Spark Connector的最高版本
MariaDB的Java客户端2.7.4 jar文件

创建数据库表

让我们在SingleStore Cloud帐户中，使用SQL编辑器创建一个新的数据库--ml：

SQL
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS ml;

接着我们通过如下代码，创建tf_images、img_use、categories、prediction_results四张表：

SQL
USE ml;

CREATE TABLE tf_images (
     img_idx INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
     img_label TINYINT(4),
     img_vector BLOB,
     img_use TINYINT(4),
     KEY(img_idx)
);

CREATE TABLE img_use (
     use_id TINYINT(4) NOT NULL,
     use_name VARCHAR(10) NOT NULL,
     use_desc VARCHAR(100) NOT NULL,
     PRIMARY KEY(use_id)
);

CREATE TABLE categories (
     class_idx TINYINT(4) NOT NULL,
     class_name VARCHAR(20) DEFAULT NULL,
     PRIMARY KEY(class_idx)
);

CREATE TABLE prediction_results (
     img_idx INT UNSIGNED NOT NULL,
     img_label TINYINT(4),
     img_use TINYINT(4),
     t_shirt_top FLOAT,
     trouser FLOAT,
     pullover FLOAT,
     dress FLOAT,
     coat FLOAT,
     sandal FLOAT,
     shirt FLOAT,
     sneaker FLOAT,
     bag FLOAT,
     ankle_boot FLOAT,
     KEY(img_idx)
);

我们简单介绍一下上述四张表：

tf_images用于以BLOB格式存储图像。同时，它还可以存储每个图像的标签ID，以表示是用于训练还是测试。
img_use是一个由两行组成的简单表。其两行分别表示训练或测试，每一行都有一个简短的描述。
categories包含数据集中十个不同的时装物品的名称。
prediction_results包含了各种模型预测。

下面让我们通过如下SQL代码，从img_use和categories开始：

SQL
USE ml;

INSERT INTO img_use VALUES
(1, "Training", "The image is used for training the model"),
(2, "Testing", "The image is used for testing the model");

INSERT INTO categories VALUES
(0, "t_shirt_top"),
(1, "trouser"),
(2, "pullover"),
(3, "dress"),
(4, "coat"),
(5, "sandal"),
(6, "shirt"),
(7, "sneaker"),
(8, "bag"),
(9, "ankle_boot");

填写notebook

首先，让我们创建一个新的Databricks CE版的Python notebook。在此，我们将其称为Fashion MNIST的数据加载器，以便将新的notebook附加到Spark集群中。下面是设置环境的代码：

Python
from tensorflow import keras
from keras.datasets import fashion_mnist

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

加载数据集

接下来，我们将获取用于训练和测试的数据：

Python
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

我们可以打印出各种数据的形状：

Python
print("train_images: " + str(train_images.shape))
print("train_labels: " + str(train_labels.shape))
print("test_images:  " + str(test_images.shape))
print("test_labels:  " + str(test_labels.shape))

其结果应类似如下内容：

纯文本
train_images: (60000, 28, 28)
train_labels: (60000,)
test_images:  (10000, 28, 28)
test_labels:  (10000,)

至此，我们有了60,000张用于训练的图像、以及10,000张用于测试的图像。这些图像是灰度的，大小为28像素x28像素。让我们来查看其中一张：

Python
print(train_images[0])

其结果如下（28列x28行）：

纯文本
[[  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0  13  73   0   0   1   4   0   0   0   0   1   1   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   3   0  36 136 127  62  54   0   0   0   1   3   4   0   0   3]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   6   0 102 204 176 134 144 123  23   0   0   0   0  12  10   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0 155 236 207 178 107 156 161 109  64  23  77 130  72  15]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0  69 207 223 218 216 216 163 127 121 122 146 141  88 172  66]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   1   0 200 232 232 233 229 223 223 215 213 164 127 123 196 229   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0 183 225 216 223 228 235 227 224 222 224 221 223 245 173   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0 193 228 218 213 198 180 212 210 211 213 223 220 243 202   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   3   0  12 219 220 212 218 192 169 227 208 218 224 212 226 197 209  52]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   6   0  99 244 222 220 218 203 198 221 215 213 222 220 245 119 167  56]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   4   0   0  55 236 228 230 228 240 232 213 218 223 234 217 217 209  92   0]
 [  0   0   1   4   6   7   2   0   0   0   0   0 237 226 217 223 222 219 222 221 216 223 229 215 218 255  77   0]
 [  0   3   0   0   0   0   0   0   0  62 145 204 228 207 213 221 218 208 211 218 224 223 219 215 224 244 159   0]
 [  0   0   0   0  18  44  82 107 189 228 220 222 217 226 200 205 211 230 224 234 176 188 250 248 233 238 215   0]
 [  0  57 187 208 224 221 224 208 204 214 208 209 200 159 245 193 206 223 255 255 221 234 221 211 220 232 246   0]
 [  3 202 228 224 221 211 211 214 205 205 205 220 240  80 150 255 229 221 188 154 191 210 204 209 222 228 225   0]
 [ 98 233 198 210 222 229 229 234 249 220 194 215 217 241  65  73 106 117 168 219 221 215 217 223 223 224 229  29]
 [ 75 204 212 204 193 205 211 225 216 185 197 206 198 213 240 195 227 245 239 223 218 212 209 222 220 221 230  67]
 [ 48 203 183 194 213 197 185 190 194 192 202 214 219 221 220 236 225 216 199 206 186 181 177 172 181 205 206 115]
 [  0 122 219 193 179 171 183 196 204 210 213 207 211 210 200 196 194 191 195 191 198 192 176 156 167 177 210  92]
 [  0   0  74 189 212 191 175 172 175 181 185 188 189 188 193 198 204 209 210 210 211 188 188 194 192 216 170   0]
 [  2   0   0   0  66 200 222 237 239 242 246 243 244 221 220 193 191 179 182 182 181 176 166 168  99  58   0   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0  40  61  44  72  41  35   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]
 [  0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]]

我们可以通过打印，来检查与该图像关联的标签：

Python
print(train_labels[0])

其结果为：

纯文本
9

该数值代表了Ankle Boot（短靴）。

我们可以使用如下代码，做出一个快速绘图：

Python
classes = [
  "t_shirt_top",
  "trouser",
  "pullover",
  "dress",
  "coat",
  "sandal",
  "shirt",
  "sneaker",
  "bag",
  "ankle_boot"
]

num_classes = len(classes)

for i in range(num_classes):
  ax = plt.subplot(2, 5, i + 1)
  plt.imshow(
    np.column_stack(train_images[i].reshape(1, 28, 28)),
    cmap = plt.cm.binary
  )
  plt.axis("off")
  ax.set_title(classes[train_labels[i]])

其结果如下图所示：

图1：时尚MNIST

为tf_images准备Spark DataFrame

为了重塑数据集以便在后期能够正确地存储，我们将通过如下方式，创建两个临时Numpy数组：

Python
train_images_saved = train_images.reshape((train_images.shape[0], -1))
test_images_saved = test_images.reshape((test_images.shape[0], -1))

我们可以通过打印，来检查其形状：

Python
print("train_images_saved: " + str(train_images_saved.shape))
print("test_images_saved:  " + str(test_images_saved.shape))

其结果为：

Python
train_images_saved: (60000, 784)
test_images_saved:  (10000, 784)

由于我们已经扁平化了图像的结构，因此接下来需要设置训练值和测试值，以匹配存储在img_useuse_id表中的列值：

Python
train_code = 1
test_code = 2

现在我们将通过如下代码，创建两个列表来匹配tf_images表的结构：

Python
train_data = [
  (i,
   train_images_saved[i].astype(int).tolist(),
   int(train_labels[i]),
   train_code,
  ) for i in range(len(train_labels))
]

test_data = [
  (i,
   test_images_saved[i].astype(int).tolist(),
   int(test_labels[i]),
   test_code
  ) for i in range(len(test_labels))
]

同时，我们可以通过如下代码，定义自己的模式（schema），并创建两个Spark DataFrame：

Python
from pyspark.sql.types import *

schema = StructType([
  StructField("img_idx", IntegerType(), True),
  StructField("img", ArrayType(IntegerType()), True),
  StructField("img_label", IntegerType(), True),
  StructField("img_use", IntegerType(), True)
])

train_df = spark.createDataFrame(train_data, schema)

test_df = spark.createDataFrame(test_data, schema)

现在我们将通过如下代码，连接两个DataFrame：

Python
tf_images_df = train_df.union(test_df)

下面，让我们通过显示几个数值，来检查DataFrame的结构：

Python
tf_images_df.show(5)

其结果应类似如下信息：

纯文本
+-------+--------------------+---------+-------+
|img_idx|                 img|img_label|img_use|
+-------+--------------------+---------+-------+
|      0|[0, 0, 0, 0, 0, 0...|        9|      1|
|      1|[0, 0, 0, 0, 0, 1...|        0|      1|
|      2|[0, 0, 0, 0, 0, 0...|        0|      1|
|      3|[0, 0, 0, 0, 0, 0...|        3|      1|
|      4|[0, 0, 0, 0, 0, 0...|        0|      1|
+-------+--------------------+---------+-------+
only showing top 5 rows

为了将img列中的数值转换为适合SingleStore DB的格式，我们可以使用以下UDF函数来实现：

Python
import array, binascii

def vector_to_hex(vector):
  vector_bytes = bytes(array.array("I", vector))
  vector_hex = binascii.hexlify(vector_bytes)
  vector_string = str(vector_hex.decode())
  return vector_string

vector_to_hex = udf(vector_to_hex, StringType())

spark.udf.register("vector_to_hex", vector_to_hex)

我们可以按照如下方式应用该UDF：

Python
tf_images_df = tf_images_df.withColumn(
  "img_vector",
  vector_to_hex("img")
)

同时，我们通过如下代码，来再次检查DataFrame的结构：

Python
tf_images_df.show(5)

其结果应类似如下内容：

纯文本
+-------+--------------------+---------+-------+-------------------+
|img_idx|                 img|img_label|img_use|         img_vector|
+-------+--------------------+---------+-------+-------------------+
|      0|[0, 0, 0, 0, 0, 0...|        9|      1|0000000000000000...|
|      1|[0, 0, 0, 0, 0, 1...|        0|      1|0000000000000000...|
|      2|[0, 0, 0, 0, 0, 0...|        0|      1|0000000000000000...|
|      3|[0, 0, 0, 0, 0, 0...|        3|      1|0000000000000000...|
|      4|[0, 0, 0, 0, 0, 0...|        0|      1|0000000000000000...|
+-------+--------------------+---------+-------+-------------------+
only showing top 5 rows

现在，我们可以删除img列了：

Python
tf_images_df = tf_images_df.drop("img")

创建模型

至此，我们已准备好处理原始训练和测试数据。首先，我们通过如下代码，在0和1之间缩放数值：

Python
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

接下来，我们将构建自己的模型：

Python
model = keras.Sequential(layers = [
  keras.layers.Flatten(input_shape = (28, 28)),
  keras.layers.Dense(128, activation = "relu"),
  keras.layers.Dense(10, activation = "softmax")
])

model.compile(optimizer = "adam",
              loss = "sparse_categorical_crossentropy",
              metrics = ["accuracy"]
             )

model.summary()

其结果应类似如下内容：

纯文本
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #    
=================================================================
flatten (Flatten)            (None, 784)               0         
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 128)               100480    
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                1290      
=================================================================
Total params: 101,770 Trainable params: 101,770 Non-trainable
params: 0

现在，我们将此模型应用于训练数据：

Python
history = model.fit(train_images,
                    train_labels,
                    batch_size = 60,
                    epochs = 10,
                    validation_split = 0.2,
                    verbose = 2)

其结果应类似如下内容：

纯文本
Epoch 1/10
800/800 - 4s - loss: 0.5326 - accuracy: 0.8149 - val_loss: 0.4358 - val_accuracy: 0.8503
Epoch 2/10
800/800 - 3s - loss: 0.4029 - accuracy: 0.8577 - val_loss: 0.3818 - val_accuracy: 0.8627
Epoch 3/10
800/800 - 3s - loss: 0.3600 - accuracy: 0.8702 - val_loss: 0.3740 - val_accuracy: 0.8683
Epoch 4/10
800/800 - 3s - loss: 0.3325 - accuracy: 0.8782 - val_loss: 0.3863 - val_accuracy: 0.8578
Epoch 5/10
800/800 - 3s - loss: 0.3137 - accuracy: 0.8861 - val_loss: 0.3603 - val_accuracy: 0.8686
Epoch 6/10
800/800 - 3s - loss: 0.2988 - accuracy: 0.8917 - val_loss: 0.3415 - val_accuracy: 0.8748
Epoch 7/10
800/800 - 3s - loss: 0.2836 - accuracy: 0.8962 - val_loss: 0.3270 - val_accuracy: 0.8837
Epoch 8/10
800/800 - 3s - loss: 0.2719 - accuracy: 0.9010 - val_loss: 0.3669 - val_accuracy: 0.8748
Epoch 9/10
800/800 - 3s - loss: 0.2612 - accuracy: 0.9034 - val_loss: 0.3311 - val_accuracy: 0.8806
Epoch 10/10
800/800 - 3s - loss: 0.2527 - accuracy: 0.9072 - val_loss: 0.3143 - val_accuracy: 0.8892

我们可以看到模型的精确度随着时间的推移而提高，我们可以据此创建一个图：

Python
plt.title("Model Accuracy")

plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Accuracy")

plt.plot(history.history["accuracy"])
plt.plot(history.history["val_accuracy"])

plt.legend(["Train", "Validation"])

plt.show()

其结果应类似如下图表：

图2：模型精确度

同时，我们也可以绘制出模型的损耗（Model Loss）：

Python
plt.title("Model Loss")

plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Loss")

plt.plot(history.history["loss"])
plt.plot(history.history["val_loss"])

plt.legend(["Train", "Validation"])

plt.show()

其结果应类似如下图表：

图3：模型损耗

再通过如下代码，测试数据的准确性：

Python
(loss, accuracy) = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose = 2)

其结果应类似如下内容：

纯文本
313/313 - 1s - loss: 0.3441 - accuracy: 0.8804

让我们使用该模型进行预测，并查看其中的一组预测：

Python
predictions = model.predict(test_images)

print(predictions[0])

其结果应类似如下内容：

纯文本
[1.4662313e-06 3.3972729e-08 2.6234572e-06 3.2284215e-06
2.3253973e-05 1.0144556e-02 4.5736870e-05 1.1021643e-01
1.2890605e-05 8.7954974e-01]

我们可以创建一个混淆矩阵（Confusion Matrix）来获得更多的洞见。

首先，我们将通过如下代码，来创建分类值：

Python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from keras.utils import np_utils

cm = confusion_matrix(
  np.argmax(np_utils.to_categorical(test_labels, num_classes), axis = 1),
  np.argmax(predictions, axis = 1)
)

接下来，我们采用Plotly和Stack Overflow上提及的解决方案：

Python
import plotly.graph_objects as go

data = go.Heatmap(
  z = cm[::-1],
  x = classes,
  y = classes[::-1].copy(),
  colorscale = "Reds"
)

annotations = []
thresh = cm.max() / 2

for i, row in enumerate(cm):
  for j, value in enumerate(row):
    annotations.append(
      {
        "x" : classes[j],
        "y" : classes[i],
        "font" : {"color" : "white" if value > thresh else "black"},
        "text" : str(value),
        "xref" : "x1",
        "yref" : "y1",
        "showarrow" : False
      }
    )
    
layout = {
  "title" : "Confusion Matrix",
  "xaxis" : {"title" : "Predicted"},
  "yaxis" : {"title" : "True"},
  "annotations" : annotations
}

fig = go.Figure(data = data, layout = layout)
fig.show()

其结果应类似如下内容：

图4：混淆矩阵

我们可以看到，由于诸如：Shirts（衬衫）和T-Shirts（T恤）等项看起来非常相似，因此该模型对于某些时尚单品的准确性是比较低的。

同时，我们也可以绘制出精准率和召回率。其中精准率可以通过如下代码来实现：

Python
import plotly.express as px
from sklearn.metrics import precision_score

precision_scores = precision_score(
  np.argmax(np_utils.to_categorical(test_labels, num_classes), axis = 1),
  np.argmax(predictions, axis = 1),
  average = None
)

fig = px.bar(precision_scores,
             x = classes,
             y = precision_scores,
             labels = dict(x = "Classes", y = "Precision"),
             title = "Precision Scores")

fig.update_xaxes(tickangle = 45)
fig.show()

其结果应类似如下内容：

图5：精准率

而通过如下代码，则可以实现召回率：

Python
from sklearn.metrics import recall_score

recall_scores = recall_score(
  np.argmax(np_utils.to_categorical(test_labels, num_classes), axis = 1),
  np.argmax(predictions, axis = 1),
  average = None
)

fig = px.bar(recall_scores,
             x = classes,
             y = recall_scores,
             labels = dict(x = "Classes", y = "Recall"),
             title = "Recall Scores")

fig.update_xaxes(tickangle = 45)
fig.show()

其结果应类似如下内容：

图6：召回率

为prediction_results准备Spark DataFrame

下面，我们将通过如下代码，创建一个列表，来匹配prediction_results表的结构：

Python
prediction_results = [
  (i,
   predictions[i].astype(float).tolist(),
   int(test_labels[i]),
   test_code
  )
  for i in range(len(test_labels))
]

我们可以通过如下代码，定义自己的模式，并创建Spark DataFrame：

Python
prediction_schema = StructType([
  StructField("img_idx", IntegerType()),
  StructField("prediction_results", ArrayType(FloatType())),
  StructField("img_label", IntegerType()),
  StructField("img_use", IntegerType())
])

prediction_results_df = spark.createDataFrame(prediction_results, prediction_schema)

让我们通过显示几个数值，来检查DataFrame的结构：

Python
prediction_results_df.show(5)

其结果应类似如下内容：

纯文本
+-------+--------------------+---------+-------+
|img_idx|  prediction_results|img_label|img_use|
+-------+--------------------+---------+-------+
|      0|[1.4662313E-6, 3....|        9|      2|
|      1|[2.3188923E-5, 6....|        2|      2|
|      2|[1.30073765E-8, 1...|        1|      2|
|      3|[7.774254E-7, 0.9...|        1|      2|
|      4|[0.11555459, 2.09...|        6|      2|
+-------+--------------------+---------+-------+
only showing top 5 rows

接着，我们通过如下代码，将prediction_results根据十个穿戴类别，为列中的每个值创建一个单独的列：

Python
import pyspark.sql.functions as F

prediction_results_df = prediction_results_df.select(
  ["img_idx", "img_label", "img_use"] + [F.col("prediction_results")[i] for i in range(num_classes)]
)

col_names = ["img_idx", "img_label", "img_use"] + [classes[i] for i in range(num_classes)]

prediction_results_df = prediction_results_df.toDF(*col_names)

将Spark DataFrames写入SingleStore DB

为了将DataFramestf_images_df和prediction_results_df分别写入表tf_images和prediction_results，我们首先需要建立与SingleStore DB的连接：

Shell
%run ./Setup

在Setup中，我们需要确保已为SingleStore DB的云集群添加了服务器地址和密码。我们可以通过如下代码，为SingleStore Spark连接器设置一些参数：

Python
spark.conf.set("spark.datasource.singlestore.ddlEndpoint", cluster)
spark.conf.set("spark.datasource.singlestore.user", "admin")
spark.conf.set("spark.datasource.singlestore.password", password)
spark.conf.set("spark.datasource.singlestore.disablePushdown", "false")

最后，为了使用Spark连接器将DataFrame写入SingleStore DB。我们首先可以对tf_images使用如下代码：

Python
(tf_images_df.write
   .format("singlestore")
   .option("loadDataCompression", "LZ4")
   .mode("ignore")
   .save("ml.tf_images"))

然后对prediction_results使用如下代码：

Python
(prediction_results_df.write
   .format("singlestore")
   .option("loadDataCompression", "LZ4")
   .mode("ignore")
   .save("ml.prediction_results"))

查询示例

至此，我们已经构建出了系统。下面，我们将针对前文提到的两部分，来运行一些查询示例。

首先，让我们查询在tf_images中存储了多少张图片：

SQL
SELECT COUNT(*) AS count
FROM tf_images;

其结果应类似如下内容：

纯文本
+-----+
|count|
+-----+
|70000|
+-----+

让我们查看其中的几行：

SQL
SELECT *
FROM tf_images
LIMIT 5;

其结果应类似如下内容：

纯文本
+-------+---------+-------+--------------------+
|img_idx|img_label|img_use|          img_vector|
+-------+---------+-------+--------------------+
|      0|        9|      1|00000000000000000...|
|      1|        0|      1|00000000000000000...|
|      2|        0|      1|00000000000000000...|
|      3|        3|      1|00000000000000000...|
|      4|        0|      1|00000000000000000...|
+-------+---------+-------+--------------------+

我们再来查看img_use表：

SQL
SELECT use_name AS Image_Role, use_desc AS Description
FROM img_use;

其结果应类似如下内容：

纯文本
+----------+--------------------+
|Image_Role|         Description|
+----------+--------------------+
|  Training|The image is used...|
|   Testing|The image is used...|
+----------+--------------------+

接着，我们来查找如下类别：

SQL
SELECT class_name AS Class_Name
FROM categories;

其结果应类似如下内容：

纯文本
+-----------+
| Class_Name|
+-----------+
|t_shirt_top|
|   pullover|
|    trouser|
|    sneaker|
|     sandal|
|      shirt|
|        bag|
| ankle_boot|
|      dress|
|       coat|
+-----------+

此外，我们还可以通过如下代码，找到不同类别的穿戴单品：

SQL
SELECT cn.class_name AS Class_Name,
     iu.use_name AS Image_Use,
     img_vector AS Vector_Representation
FROM tf_images AS ti
     INNER JOIN categories AS cn ON ti.img_label = cn.class_idx
     INNER JOIN img_use AS iu ON ti.img_use = iu.use_id
LIMIT 5;

其结果应类似如下内容：

纯文本
+-----------+---------+---------------------+
| Class_Name|Image_Use|Vector_Representation|
+-----------+---------+---------------------+
| ankle_boot| Training| 00000000000000000...|
|t_shirt_top| Training| 00000000000000000...|
|t_shirt_top| Training| 00000000000000000...|
|      dress| Training| 00000000000000000...|
|t_shirt_top| Training| 00000000000000000...|
+-----------+---------+---------------------+

为了获得训练和测试图像数量的摘要，我们可以输入如下代码：

SQL
SELECT class_name AS Image_Label,
     COUNT(CASE WHEN img_use = 1 THEN img_label END) AS Training_Images,
     COUNT(CASE WHEN img_use = 2 THEN img_label END) AS Testing_Images
FROM tf_images
     INNER JOIN categories ON class_idx = img_label
GROUP BY class_name;

其结果应类似如下内容：

纯文本
+-----------+---------------+--------------+
|Image_Label|Training_Images|Testing_Images|
+-----------+---------------+--------------+
|     sandal|           6000|          1000|
|t_shirt_top|           6000|          1000|
|      shirt|           6000|          1000|
| ankle_boot|           6000|          1000|
|      dress|           6000|          1000|
|       coat|           6000|          1000|
|    trouser|           6000|          1000|
|   pullover|           6000|          1000|
|        bag|           6000|          1000|
|    sneaker|           6000|          1000|
+-----------+---------------+--------------+

而为了获取有关特定图像ID的详细信息，我们可以输入：

SQL
SELECT img_idx, img_label, use_name, use_desc
FROM tf_images
     INNER JOIN img_use ON use_id = img_use
WHERE use_name = 'Testing' AND img_idx = 0;

其结果应类似如下内容：

纯文本
+-------+---------+--------+--------------------+
|img_idx|img_label|use_name|            use_desc|
+-------+---------+--------+--------------------+
|      0|        9| Testing|The image is used...|
+-------+---------+--------+--------------------+

Streamlit可视化

我们可以使用Streamlit创建一个小应用，以实现选择图像，并显示模型预测。

安装所需的软件

我们需要安装如下软件包：

纯文本
streamlit
matplotlib
plotly
numpy
pandas
pymysql

上述列表可以在GitHub上的requirements.txt文件中找到。您可以通过运行如下命令，来一次性进行安装：

Shell
pip install -r requirements.txt

应用程序示例

以下是streamlit_app.py的完整代码清单：

Python
# streamlit_app.py

import streamlit as st
import array
import binascii
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px
import numpy as np
import pandas as pd
import pymysql

# Initialize connection.

def init_connection():
    return pymysql.connect(**st.secrets["singlestore"])

conn = init_connection()

def hex_to_vector(vector):
    vector_unhex = binascii.unhexlify(vector)
    vector_list = list(array.array("I", vector_unhex))
    return vector_list

img_idx = st.slider("Image Index", 0, 9999, 0)

img_df = pd.read_sql("""
SELECT img_vector
FROM tf_images
     INNER JOIN img_use ON use_id = img_use
WHERE use_name = 'Testing' AND img_idx = %s;
""", conn, params = ([str(img_idx)]))

vector_string = img_df["img_vector"][0]

img = np.array(hex_to_vector(vector_string)).reshape(28, 28)

fig = plt.figure(figsize = (1, 1))
plt.imshow(img, cmap = plt.cm.binary)
plt.axis("off")
st.pyplot(fig)

predictions_df = pd.read_sql("""
SELECT t_shirt_top, trouser, pullover, dress, coat, sandal, shirt, sneaker, bag, ankle_boot, class_name
FROM prediction_results
     INNER JOIN categories ON img_label = class_idx
WHERE img_idx = %s;
""", conn, params = ([str(img_idx)]))

classes = [
  "t_shirt_top",
  "trouser",
  "pullover",
  "dress",
  "coat",
  "sandal",
  "shirt",
  "sneaker",
  "bag",
  "ankle_boot"
]

num_classes = len(classes)

max_val = predictions_df[classes].max(axis = 1)[0]

predicted = (predictions_df[classes] == max_val).idxmax(axis = 1)[0]
actual = predictions_df["class_name"][0]

st.write("Predicted: ", predicted)
st.write("Actual: ", actual)

if (predicted == actual):
   st.write("Prediction Correct")
else:
   st.write("Prediction Incorrect")

probabilities = [predictions_df[class_name][0] for class_name in classes]

bar = px.bar(probabilities,
             x = classes,
             y = probabilities,
             color = probabilities,
             labels = dict(x = "Classes", y = "Probability"),
             title = "Prediction")

bar.update_xaxes(tickangle = 45)
bar.layout.coloraxis.colorbar.title = "Probability"

st.plotly_chart(bar)
st.table(predictions_df)

创建一个密钥文件

我们的本地Streamlit应用程序可以从应用根目录中的.streamlit/secrets.toml文件中读取密钥。请参照如下方式创建该文件：

纯文本
# .streamlit/secrets.toml

[singlestore]
host = ""
port = 3306
database = "ml"
user = "admin"
password = ""

在真实创建集群时，上述代码中的应被替换为从SingleStore Cloud处获取的数值。

运行代码

我们可以按如下方式运行Streamlit应用程序：

Shell
streamlit run streamlit_app.py

我们可以在浏览器中看到类似于下面图7和图8的输出。我们可以通过移动滑块来选择图像。它将向我们展示对该图像的各种预测。

图7：Streamlit（上半部分）

图8：Streamlit（下半部分）

在图7中，我们使用滑块来选择图像ID，我们选择了图像632。而在图8中，我们可以看到穿戴单品被预测为Shirt（衬衫），而实际上却是Pullover（套头衫）。如您所见，图7中的图片看起来太大太粗糙，因此您可以按需改进对灰度图像的渲染。

小结

在本文中，我们讨论了SingleStore DB如何与Keras和Tensorflow一起协同工作。在SingleStore DB中，我们既可以存储测试和训练数据，又能够预测各种模型。最后，我们通过一个Streamlit应用展示了如何查看对于图像的预测。

译者介绍

陈峻（Julian Chen），51CTO社区编辑，具有十多年的IT项目实施经验，善于对内外部资源与风险实施管控，专注传播网络与信息安全知识与经验；持续以博文、专题和译文等形式，分享前沿技术与新知；经常以线上、线下等方式，开展信息安全类培训与授课。

原文Image Classification Using SingleStore DB, Keras, and Tensorflow，作者：Akmal Chaudhri

文章详情

使用SingleStore DB、Keras和Tensorflow进行图像分类

基本介绍

创建数据库表

填写notebook

加载数据集

为tf_images准备Spark DataFrame

创建模型

为prediction_results准备Spark DataFrame

将Spark DataFrames写入SingleStore DB

查询示例

Streamlit可视化

安装所需的软件

应用程序示例

创建一个密钥文件

运行代码

小结

译者介绍

软考中级精品资料免费领

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