Как создать файл pkl
Я пытаюсь использовать библиотеку Theano в python, чтобы провести некоторые эксперименты с сетями глубоких убеждений. Я использую код в этом адресе: DBN полный код . Этот код использует рукописную базу данных MNIST . Этот файл уже находится в формате pickle. Он распакован:
- train_set
- valid_set
- test_set
Который далее не закапывается:
- train_set_x, train_set_y = train_set
- valid_set_x, valid_set_y = valid_set
- test_set_x, test_set_y = test_set
Вот мой код:
3 ответа
У меня есть автоматический набор данных местоположения транспортного средства (AVL) в формате .csv системы общественного транспорта города. Я хотел бы использовать этот набор данных AVL для создания набора данных GTFS с целью выполнения анализа доступности. Я видел решение о том, как создать набор.
У меня есть pkl-файл из набора данных MNIST, который состоит из рукописных цифровых изображений. Я хотел бы взглянуть на каждое из этих цифровых изображений, поэтому мне нужно распаковать файл pkl, но я не могу узнать, как это сделать. Есть ли способ распаковать / распаковать файл pkl?
Файл .pkl не является необходимым для адаптации кода из учебника Theano к вашим собственным данным. Вам нужно только имитировать их структуру данных.
Обратите внимание на следующие строки. Это линия 303 на DBN.py .
Замените их своими train_set_x и train_set_y .
Адаптируйте это к вашим входным данным и используемому вами коду.
То же самое работает для cA.py , dA.py и SdA.py , но они используют только train_set_x .
Ищите такие места, как n_ins=28 * 28 , где размеры изображений mnist жестко закодированы. Замените 28 * 28 на ваше собственное количество столбцов.
Здесь вы помещаете свои данные в формат, с которым может работать Theano.
shared() превращает массив numpy в формат Theano, предназначенный для повышения эффективности работы с GPUs.
dtype='float64' ожидается в массивах данных.
Файл .pkl-это способ сохранить вашу структуру данных.
Вы можете создать свой собственный.
Более подробная информация о загрузке и сохранении .
Маринованный файл представляет собой кортеж из 3 списков: обучающего набора, набора проверки и набора тестирования. (поезд, вал, тест)
- Каждый из трех списков представляет собой пару, сформированную из списка изображений и списка меток классов для каждого из изображений.
- Изображение представляется в виде numpy 1-мерного массива из 784 (28 x 28) плавающих значений между 0 и 1 (0 означает черный, 1-белый).
- Метки представляют собой числа от 0 до 9, указывающие, какую цифру представляет изображение.
Это может помочь:
Это функция, которую я использовал. Может измениться в соответствии с вашими данными файла.
Я новичок в python и машинном обучении. Я успешно протестировал DBN.py примера из deeplearing. теперь я хочу поместить свой собственный набор изображений в формат mnist.pkl.gz Я уже пробовал какой-то код из проекта под названием JPG-PNG-to-MNIST-NN-Format на github но это дает мне формат idx Я.
Похожие вопросы:
У меня есть набор данных, который я создал из изображений серого масштаба, которые я хочу использовать с примером сиамской сети в caffe, в котором документация использует набор данных mnist. Я хочу.
Я снова застрял. Пожалуйста, помогите, если кто-нибудь из вас может. Я действительно ценю это. Я создаю файлы XML и снова загружаю их обратно. Я использую следующий код для записи xml в папку.
Я никогда не использовал python, и я получил некоторые файлы .pkl, которые имеют некоторые данные отслеживания, и в наборе данных есть обучающий набор с 7500 последовательностями и двумя отдельными.
У меня есть автоматический набор данных местоположения транспортного средства (AVL) в формате .csv системы общественного транспорта города. Я хотел бы использовать этот набор данных AVL для создания.
У меня есть pkl-файл из набора данных MNIST, который состоит из рукописных цифровых изображений. Я хотел бы взглянуть на каждое из этих цифровых изображений, поэтому мне нужно распаковать файл pkl.
Я новичок в python и машинном обучении. Я успешно протестировал DBN.py примера из deeplearing. теперь я хочу поместить свой собственный набор изображений в формат mnist.pkl.gz Я уже пробовал.
У меня есть инициализированный кластер gcloud Kubernetes, и я использую клиент Dask на своем локальном компьютере для подключения к кластеру, но я не могу найти никакой документации о том, как.
Я работаю над файлом python, который требует больших данных, но я не могу редактировать свои данные. Может ли кто-нибудь предложить мне код о том, как я могу конвертировать файл .pkl в файл .csv.
Python понимает все популярные форматы файлов. Кроме того, у каждой библиотеки есть свой, «теплый ламповый», формат. Синтаксис, разумеется, у каждого формата сугубо индивидуален. Я собрал все функции для работы с файлами разных форматов на один лист A4, с приложением в виде примера использования в jupyter notebook.
Я условно разделил форматы на три блока по способу использования. Как известно, файлы нужны для обмена информацией: между людьми, между программами (первый блок), между компьютером и сетью (второй) и «save game» – между одной и той же программой в разные моменты времени (третий блок).
Вкратце о каждом блоке:
1) Универсальные форматы:
- .csv – текстовый, значения, разделённые по идее запятыми (comma separated), но например, русский эксель предпочитает разделять точками с запятыми, поскольку в русской локали запятая уже используется – в качестве десятичного разделителя;
- .raw – бинарный формат для тех, кто не любит форматы файлов. Тип данных и, если данные многомерные, соответствующие размеры должны передаваться отдельно, в файле только сами данные;
- .xls/.xlsx – старый бинарный (ограничение в 65k строк) и новый xml’ный форматы экселя;
- .mat – это на самом деле тоже два формата (оба бинарные): старый проприетарный и новый на основе hdf5. Питон умеет работать с обоими (через библиотеки).
- .json – текстовый, выглядит как словарь в питоне, но кавычки можно использовать только двойные;
- .xml – текстовый, похож на html.
- .pkl – бинарный формат, в него умеют сохраняться все встроенные питоновские объекты. Пользовательские классы тоже умеют, а если питон сохраняет как-то не так, можно ему помочь через магические методы. Поддерживает дописывание в конец существующего файла (appending).
- .npy и .npz – в numpy аж целых два своих формата (оба бинарные). Появились как реакция на потерю обратной совместимости у pkl в момент перехода python v2->v3. Накладные расходы минимальные (
на 100 байт больше, чем соответствующий raw; pkl, впрочем, немногим больше: на
a) небольшие файлы занимают неоправданно много места (например, 300 байт pkl vs 3.1 Мb у h5),
b) много багов,
c) есть дописывание в существующий файл, но если при этом случится ошибка (а так бывает), данные из него достать будет проблематично.
– в формате pdf
– в формате png:
Пример использования всех функций с диаграммы: html с оглавлением и ipynb-исходником
В этом уроке вы узнаете:
- Что означает сериализация и десериализация объекта
- Какие модули вы можете использовать для сериализации объектов в Python
- Какие виды объектов можно сериализовать с помощью pickle модуля Python
- Как использовать pickle модуль Python для сериализации объектных иерархий
- Каковы риски при десериализации объекта из ненадежного источника
Сериализация в Python
Сериализация может использоваться в самых разных ситуациях. Одним из наиболее распространенных применений является сохранение состояния нейронной сети после фазы обучения, чтобы вы могли использовать его позже без необходимости повторять обучение.
Python предлагает три различных модуля в стандартной библиотеке, которые позволяют сериализовать и десериализовывать объекты:
Кроме того, Python поддерживает XML , который вы также можете использовать для сериализации объектов.
marshal Модуль является самым старым из трех перечисленных выше. Он существует главным образом для чтения и записи скомпилированного байт-кода модулей Python или .pyc файлов, которые вы получаете, когда интерпретатор импортирует модуль Python. Таким образом, даже если вы можете использовать marshal для сериализации некоторых из ваших объектов, это не рекомендуется.
Есть несколько причин выбрать формат JSON : он удобен для чтения и не зависит от языка и легче XML. С помощью json модуля вы можете сериализовать и десериализовать несколько стандартных типов Python:
Примечание: С этого момента, вы будете видеть термины pickling и unpickling используется для обозначения сериализации и десериализации с Python pickle модуля.
Итак, у вас есть несколько различных способов сериализации и десериализации объектов в Python. Но какой из них вы должны использовать? Короткий ответ: нет единого решения для всех. Все зависит от вашего варианта использования.
Вот три основных руководства для принятия решения, какой подход использовать:
Внутри pickle модуля Python
Модуль Python pickle основном состоит из четырех методов:
- pickle.dump(obj, file, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)
- pickle.dumps(obj, protocol=None, *, fix_imports=True, buffer_callback=None)
- pickle.load(file, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict", buffers=None)
- pickle.loads(bytes_object, *, fix_imports=True, encoding="ASCII", errors="strict", buffers=None)
Первые два метода используются во время процесса pickling, а два других используются во время unpickling. Единственная разница между dump() и dumps() заключается в том, что первый создает файл, содержащий результат сериализации, а второй возвращает строку.
Чтобы отличить dumps() от dump() , полезно помнить, что s в конце имени функции стоит символ string . То же самое относится и к load() и loads() : первый читает файл, чтобы начать процесс расслоения, а второй работает со строкой.
Рассмотрим следующий пример. Допустим, у вас есть пользовательский класс example_class с несколькими разными атрибутами, каждый из которых имеет свой тип:
- a_number
- a_string
- a_dictionary
- a_list
- a_tuple
В приведенном ниже примере показано, как создать экземпляр класса и выбрать экземпляр, чтобы получить простую строку. После выбора класса вы можете изменить значение его атрибутов, не затрагивая выбранную строку. Затем вы можете снять выделенную строку в другой переменной, восстановив точную копию ранее выбранного класса:
В приведенном выше примере вы создаете несколько различных объектов и сериализуете их pickle . Это производит единственную строку с сериализованным результатом:
Процесс pickling завершается правильно, сохраняя весь ваш экземпляр в этой строке: b'\x80\x03c__main__\nexample_class\nq\x00)\x81q\x01.' После завершения процесса травления вы изменяете свой исходный объект, устанавливая атрибут a_dict в None .
Наконец, вы открываете строку для совершенно нового экземпляра. То, что вы получаете, является глубокой копией вашей исходной структуры объекта с момента начала процесса pickling.
Форматы протокола pickle модуля
Как уже упоминалось выше, pickle модуль является специфичным для Python, и результат процесса pickling может быть прочитан только другой программой Python. Но даже если вы работаете с Python, важно знать, что pickle модуль эволюционировал со временем.
Это означает, что если вы выбрали объект с определенной версией Python, вы не сможете удалить его с более старой версией. Совместимость зависит от версии протокола, который вы использовали для процесса травления.
В настоящее время существует шесть различных протоколов, которые pickle может использовать . Чем выше версия протокола, тем более поздним должен быть интерпретатор Python для расщепления.
- Протокол версии 0 был первой версией. В отличие от более поздних протоколов, он удобочитаем.
- Протокол версии 1 был первым двоичным форматом.
- Протокол версии 2 был представлен в Python 2.3.
- Протокол версии 3 был добавлен в Python 3.0. Не может быть выбран Python 2.x.
- Протокол версии 4 был добавлен в Python 3.4. Он поддерживает более широкий диапазон размеров и типов объектов и является протоколом по умолчанию, начиная с Python 3.8.
- Протокол версии 5 был добавлен в Python 3.8. Он имеет поддержку внеполосных данных и улучшенную скорость для внутриполосных данных.
Примечание. Более новые версии протокола предлагают больше функций и улучшений, но ограничены более высокими версиями интерпретатора. Обязательно учитывайте это при выборе протокола для использования.
Чтобы определить самый высокий протокол, который поддерживает ваш интерпретатор, вы можете проверить значение pickle.HIGHEST_PROTOCOL атрибута.
Чтобы выбрать конкретный протокол , необходимо указать версию протокола при вызове load() , loads() , dump() или dumps() . Если вы не укажете протокол, ваш интерпретатор будет использовать версию по умолчанию, указанную в pickle.DEFAULT_PROTOCOL атрибуте.
Выбираемые и необратимые типы
Вы уже узнали, что pickle модуль Python может сериализовать гораздо больше типов, чем json модуль. Тем не менее, не все picklable. Список unpicklable объектов включает соединения с базой данных, открытые сетевые сокеты, запущенные потоки и др.
dill Модуль расширяет возможности pickle . Согласно официальной документации , он позволяет сериализовать менее распространенные типы, такие как функции с выходами, вложенные функции , лямбда-выражения и многие другие.
Чтобы проверить этот модуль, вы можете попробовать выбрать lambda функцию:
Если вы попытаетесь запустить эту программу, вы получите исключение, потому что pickle модуль Python не может сериализовать lambda функцию:
Теперь попробуйте заменить pickle модуль Python на, dill чтобы увидеть, есть ли разница:
Если вы запустите этот код, вы увидите, что dill модуль сериализует lambda без возврата ошибки:
Еще одна интересная особенность dill заключается в том, что он может даже сериализовать весь сеанс интерпретатора. Вот пример:>>>
В этом примере вы запускаете интерпретатор, импортируете модуль и определяете lambda функцию вместе с несколькими другими переменными. Затем вы импортируете dill модуль и вызываете dump_session() для сериализации всей сессии.
Если все идет хорошо, вы должны получить test.pkl файл в текущем каталоге:
Теперь вы можете запустить новый экземпляр интерпретатора и загрузить test.pkl файл для восстановления вашего последнего сеанса:>>>
Первое globals().items() утверждение показывает, что интерпретатор находится в исходном состоянии. Это означает, что вам нужно импортировать dill модуль и вызвать load_session() для восстановления сеанса сериализованного интерпретатора.
Примечание. Прежде чем использовать dill вместо pickle , имейте в виду, что dill не включен в стандартную библиотеку интерпретатора Python и обычно работает медленнее, чем pickle .
Несмотря на то, что он dill позволяет сериализовать более широкий диапазон объектов pickle , он не может решить все проблемы с сериализацией, которые могут у вас возникнуть. Если вам, например, необходимо сериализовать объект, который содержит соединение с базой данных, то у вас непростое время, потому что этот объект даже не для сериализации dill .
Итак, как вы можете решить эту проблему?
Решением в этом случае является исключение объекта из процесса сериализации и повторная инициализация соединения после десериализации объекта.
Вы можете использовать, __getstate__() чтобы определить, что должно быть включено в процесс травления. Этот метод позволяет вам указать, что вы хотите pickle. Если вы не переопределите __getstate__() , __dict__ то будут использованы экземпляры по умолчанию .
В следующем примере вы увидите, как вы можете определить класс с несколькими атрибутами и исключить один атрибут из сериализации с помощью __getstate()__ :
Чтобы решить эту проблему, вы должны указать, что pickle __getstate__() . Сначала вы клонируете весь __dict__ экземпляр, чтобы все атрибуты были определены в классе, а затем вручную удаляете c атрибут unpicklable .
Если вы запустите этот пример и затем десериализуете объект, то увидите, что новый экземпляр не содержит c атрибут:
Но что, если вы захотите выполнить некоторые дополнительные инициализации при снятии травления, скажем, добавив исключенный c объект обратно в десериализованный экземпляр? Вы можете сделать это с помощью __setstate__() :
Передав исключенный c объект в __setstate__() , вы гарантируете, что он появится в __dict__ строке без выделения.
Сжатие Pickled объектов
Хотя pickle формат данных является компактным двоичным представлением структуры объекта, вы все равно можете оптимизировать свою засеченную строку, сжимая ее с помощью bzip2 или gzip .
Чтобы сжать Pickled строку bzip2 , вы можете использовать bz2 модуль из стандартной библиотеки.
В следующем примере вы возьмете строку, выделите ее, а затем сожмете ее с помощью bz2 библиотеки:>>>
При использовании сжатия помните, что файлы меньшего размера создаются за счет более медленного процесса.
Проблемы безопасности с pickle модулем Python
Теперь вы знаете, как использовать pickle модуль для сериализации и десериализации объектов в Python. Процесс сериализации очень удобен, когда вам нужно сохранить состояние вашего объекта на диск или передать его по сети.
Однако есть еще одна вещь, которую вам нужно знать о pickle модуле Python : он небезопасен. Вы помните обсуждение __setstate__() ? Что ж, этот метод отлично подходит для выполнения большей инициализации во время удаления, но он также может быть использован для выполнения произвольного кода в процессе удаления!
Итак, что вы можете сделать, чтобы уменьшить этот риск?
В следующем примере показано, как открепление несанкционированного доступа может раскрыть вашу систему злоумышленникам, даже предоставив им работающую удаленную оболочку:
В этом примере выполняется процесс расщепления __setstate__() , который выполняет команду Bash, чтобы открыть удаленную оболочку для 192.168.1.10 компьютера через порт 8080 .
Вот как вы можете безопасно протестировать этот скрипт на вашем Mac или Linux. Сначала откройте терминал и используйте nc команду для прослушивания соединения с портом 8080:
Это будет терминал атакующего . Если все работает, то команда будет висеть.
Затем откройте другой терминал на том же компьютере (или на любом другом компьютере в сети) и выполните приведенный выше код Python для удаления вредоносного кода. Обязательно измените IP-адрес в коде на IP-адрес вашего атакующего терминала. В моем примере IP-адрес злоумышленника 192.168.1.10 .
Выполнив этот код, жертва предоставит атакующему оболочку:
Если все работает, на атакующей консоли появится оболочка Bash. Эта консоль теперь может работать непосредственно на атакуемой системе:
Итак, позвольте мне повторить эту критическую точку еще раз: не используйте pickle модуль для десериализации объектов из ненадежных источников!
Вывод
Теперь вы знаете, как использовать pickle модуль Python для преобразования иерархии объектов в поток байтов, который можно сохранить на диск или передать по сети. Вы также знаете, что процесс десериализации в Python должен использоваться с осторожностью, поскольку извлечение чего-либо из ненадежного источника может быть чрезвычайно опасным.
В этом уроке вы узнали:
- Что означает сериализация и десериализация объекта
- Какие модули вы можете использовать для сериализации объектов в Python
- Какие виды объектов можно сериализовать с помощью pickle модуля Python
- Как использовать pickle модуль Python для сериализации объектных иерархий
- Каковы риски unpickling из ненадежного источника
Обладая этими знаниями, вы хорошо подготовлены для сохранения ваших объектов с помощью pickle модуля Python .
Ежедневно аналитики, эксперты и множество организаций используют Excel файлы. История excel началась еще 14 января 1985 года – это самая популярная программа в мире Microsoft Excel.
По-прежнему люди сталкиваются с невозможностью записи, ограничениями размерности в файлах или очень большими размерами, которые сложно обработать или прочитать на стандартных компьютерах.
Но большие данные требуют правильного хранения и как бы не хотелось экспертам использовать всем полюбившиеся «эксельки», новые форматы данных, новые области хранения уже разработаны и должны полюбиться большинству, так как это как минимум удобно, и как максимум занимает меньше дискового пространства на компьютере.
Конечно, можно хранить данные и в таких новых инструментах, как облака, но такое удовольствие стоит своих денег, и не каждый сотрудник или даже компания готовы приобрести этот продукт с местом хранения в облаке.
Поэтому, каждый из вас должен быть посвящен в дальнейшее использование такого формата данных как Pickle. Это самый быстрый и удобный способ хранения набора данных, по моему мнению. Так как даже csv файл не сравнится со скоростью чтения, обработки и просмотра файлов PKL. Вам даже не нужно знать сложных конструкций в программировании на Python, чтобы овладеть просмотром и обработкой такого формата данных.
Кратко о Pickle
Итак, давайте же посмотрим, что же из себя представляют такие файлы. Главным преимуществом такого формата является то, что он может хранить не только табличные данные, но и любые другие данные, в том числе любые объекты Python.
Одной из главных функций этого формата является сохранение модели машинного обучения, т.е. Вам уже не нужно заново обучать данные, чтобы получить модель, ее просто можно записать в этот формат и применить на новых данных.
Но, помимо преимуществ данного формата есть еще и недостаток, а именно, если вы используете разные версии Python, то при чтении этого формата могут возникнуть сложности для обычного пользователя, поэтому необходимо будет прибегнуть к знаниям специалиста, который поможет вам разобраться.
Чтобы начать работу необходимо импортировать некоторый набор модулей, а именно:
Import numpy as np Import pandas as pd Import pickle Import bz2Нам понадобятся такие модули как numpy, pandas, pickle и bz2, который будет использоваться для сжатия данных.
Создадим датафрейм с рандомными значениями из 5 столбцов и 20 млн. строк.
np.random.seed = 57 df_s = 20_000_000 df = pd.Dataframe(< ‘столбец 1’: np.rand(df_s), ‘столбец 2’: np.rand(df_s), ‘столбец 3’: np.rand(df_s), ‘столбец 4’: np.rand(df_s), ‘столбец 5’: np.rand(df_s) >) df.head(10)Давайте посмотрим на результат создания и выведем первые 10 строк датафрейма:
Pickle – в переводе с английского означает соленый огурец. Почему же название библиотеки именно такое, спросите вы? – ответ довольно прост: все дело в том, что мы пытаемся закатать данные (соленые огурцы) в формат pkl (банку).
И, как ни странно, сохранение данных мы называем "маринованием" набора данных. Поэтому, давайте замаринуем наш набор через стандартное сохранение файлов with open:
За считанные секунды мы получили файл на наш компьютер, в сравнении с сохранением файлов формата excel – такой набор данных мы бы смогли сохранить в течение минимум 15 минут.
Открыть файл, который мы сохранили локально можно аналогичным образом, через with open:
И снова мы экономим огромное количество времени, так как чтение файла на Python занимает считанные секунды. Это невероятно удобно и не требует больших трудностей.
Для того чтобы получить файл меньшей размерностью, используем библиотеку bz2:
with open(‘20M_сжатый файл.pkl’, ‘wb’) as f: compressed_file = bz2.BZ2File(f, ‘w’) pickle.dump(df, compressed_file)Таким образом, разница в размерности файлов равна 35 Мб.
Для чтения сжатого файла нужно дописать еще одну строку:
with open(‘20M_сжатый файл.pkl’, ‘rb’) as f: compressed_file = bz2.BZ2File(f, ‘r’) df = pickle.load(compressed_file)Можем сделать вывод о полезности сохранения данных в формате pkl – это быстро, удобно и занимает меньше места.
Ежедневно мы выгружаем огромные наборы данных с миллионами записей и эта библиотека – палочка-выручалочка для таких big data. Но, есть одно «но» – для людей далеких от изучения питона, обработка данных будет иметь место только после изучения базовых знаний pandas, но и это будет огромным плюсом для вашего развития и повышения знаний аналитика.
Используйте новые технологии с умом и рационально распределяйте пространство вашего диска, так вы как минимум уменьшите нагрузку на задействование памяти, и как максимум в короткие сроки сможете решить задачу, нежели экспертно оценивать данные в «эксельках».
Читайте также: