CREATE MODEL-Anweisung zum Importieren von TensorFlow-Modellen

CREATE MODEL-Anweisung für TensorFlow

Verwenden Sie die CREATE MODEL-Anweisung von BigQuery ML mit dem TensorFlow-Modelltyp, um ein vorhandenes TensorFlow-Modell aus Cloud Storage in BigQuery zu importieren.

CREATE MODEL-Syntax

{CREATE MODEL | CREATE MODEL IF NOT EXISTS | CREATE OR REPLACE MODEL}
model_name
[OPTIONS(MODEL_TYPE = 'TENSORFLOW', MODEL_PATH = string_value)];

CREATE MODEL

Erstellt ein neues BigQuery ML-Modell im angegebenen Dataset. Bei TensorFlow-Modellen importiert BigQuery ML das vorhandene TensorFlow-Modell und konvertiert es in ein BigQuery ML-Modell. Wenn der Modellname bereits existiert, gibt CREATE MODEL einen Fehler zurück.

CREATE MODEL IF NOT EXISTS

Erstellt ein neues importiertes Modell nur, wenn das Modell nicht bereits im angegebenen Dataset vorhanden ist.

CREATE OR REPLACE MODEL

Erstellt ein neues importiertes Modell und ersetzt ein vorhandenes Modell mit demselben Namen im angegebenen Dataset.

model_name

model_name ist der Name des BigQuery ML-Modells, das Sie erstellen oder ersetzen. Der Modellname muss pro Dataset eindeutig sein: Kein anderes Modell oder keine andere Tabelle darf denselben Namen haben. Der Modellname muss denselben Benennungsregeln wie eine BigQuery-Tabelle folgen. Ein Modellname kann Folgendes enthalten:

  • Bis zu 1.024 Zeichen
  • Groß- und Kleinbuchstaben, Zahlen und Unterstriche

model_name unterscheidet nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung.

Wenn Sie kein Standardprojekt konfiguriert haben, stellen Sie die Projekt-ID dem Modellnamen im folgenden Format voran, einschließlich der Graviszeichen:

`[PROJECT_ID].[DATASET].[MODEL]`

Beispiel:

`myproject.mydataset.mymodel`

CREATE MODEL unterstützt die folgenden Optionen:

MODEL_TYPE

Syntax

MODEL_TYPE = 'TENSORFLOW'

Beschreibung

Gibt den Modelltyp an. Diese Option ist erforderlich.

MODEL_PATH

Syntax

MODEL_PATH = string_value

Beschreibung

Gibt den Cloud Storage-URI des zu importierenden TensorFlow-Modells an. Diese Option ist für TensorFlow-Modelle erforderlich.

string_value ist der URI eines Cloud Storage-Buckets, der das zu importierende Modell enthält.

BigQuery ML importiert das Modell aus Cloud Storage unter Verwendung der Anmeldedaten des Nutzers, der die CREATE MODEL-Anweisung gesendet hat.

Beispiel

MODEL_PATH = 'gs://bucket/path/to/saved_model/*'

Unterstützte Eingaben

Die Anweisung CREATE MODEL unterstützt die folgenden Datentypen für Eingabelabel- und Datenaufteilungsspalten.

Unterstützte Datentypen für TensorFlow-Modelleingaben und -ausgaben

BigQuery ML konvertiert bestimmte TensorFlow-Modelleingaben und -ausgaben in BigQuery ML-Typen. Einige Eingabe- und Ausgabetypen des TensorFlow-Modells werden nicht unterstützt. Zu den unterstützten Datentypen für die Ein- und Ausgaben des importierten TensorFlow-Modells gehören:

TensorFlow-Typen Unterstützt BigQuery ML type
tf.int8, tf.int16, tf.int32, tf.int64, tf.uint8, tf.uint16, tf.uint32, tf.uint64 Unterstützt INT64
tf.float16, tf.float32, tf.float64, tf.bfloat16 Unterstützt FLOAT64
tf.complex64, tf.complex128 Nicht unterstützt N/A
tf.qint8, tf.quint8, tf.qint16, tf.quint16, tf.qint32 Nicht unterstützt N/A
tf.bool Unterstützt BOOL
tf.string Unterstützt STRING
tf.resource Nicht unterstützt N/A
tf.variant Nicht unterstützt N/A

Einschränkungen

Für CREATE MODEL-Anweisungen für TensorFlow-Modelle gelten die folgenden Regeln:

  • Das TensorFlow-Modell muss bereits vorhanden sein, bevor es in BigQuery ML importiert werden kann.
  • Modelle müssen in Cloud Storage gespeichert sein.
  • Modelle werden zum Zeitpunkt der Modellerstellung eingefroren.
  • TensorFlow-Modelle müssen im SavedModel-Format vorliegen.
  • Die folgenden Funktionen unterstützen TensorFlow-Modelle derzeit nicht: ML.CONFUSION, ML.EVALUATE, ML.FEATURE, ML.ROC_CURVE, ML.TRAINING_INFO und ML.WEIGHTS.
  • Die Modellgröße ist auf 250 MB beschränkt.
  • Modelle, die mit einer niedrigeren GraphDef-Version als Version 20 trainiert wurden, werden nicht unterstützt.
  • Modelle, die mit einer unveröffentlichten Version von TensorFlow trainiert wurden, werden nicht unterstützt.
  • Es werden nur die TensorFlow-Hauptvorgänge unterstützt: Modelle, die benutzerdefinierte oder tf.contrib-Vorgänge verwenden, werden nicht unterstützt.

Beispiele für CREATE MODEL

Im folgenden Beispiel werden Modelle mit dem Namen mymodel in mydataset in Ihrem Standardprojekt erstellt.

TensorFlow-Modell importieren

Im folgenden Beispiel wird ein TensorFlow-Modell als BigQuery ML-Modell in BigQuery ML importiert. In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass in gs://bucket/path/to/saved_model/* ein TensorFlow-Modell vorhanden ist.

CREATE MODEL project_id:mydataset.mymodel
 OPTIONS(MODEL_TYPE='TENSORFLOW'
         MODEL_PATH="gs://bucket/path/to/saved_model/*")