Как правильно циклевать паркет: Как циклевать паркет своими руками (самому вручную

Как циклевать паркет своими руками (самому вручную

Со временем лаковое покрытие паркетной доски стирается. На плашках могут появиться царапины и щербины. Это значит, что пришла пора паркет обновить, восстановив не только его внешний вид, но и защитное покрытие. Как правильно циклевать паркет своими руками – читайте в нашей статье. А сам паркет можно посмотреть тут.

Как правильно циклевать паркет? Это достаточно трудоемкая процедура, требующая большой аккуратности. Если вы готовы взять в аренду специальный инструмент и предварительно изучить, как циклевать паркет самому, то все получится. 

1. Полностью освобождаем комнату от мебели, демонтируем плинтус. Паркет перед шлифовкой не моем.
2. Удаляем старое покрытие и неровности (грубая циклевка) с помощью паркетошлифовальной машины барабанного или ленточного типа и крупных абразивов № 24-40. Периметр, углы и труднодоступные места обрабатываем углошлифовальной машиной.
3. После грубой шлифовки на поверхности дерева могут остаться волнообразные следы и даже царапины. Они удаляются на следующем этапе шлифовки абразивом со средней зернистостью (№ 60-80). Заодно окончательно удалятся остатки старого покрытия.
4. Для следующего этапа шлифовки нам понадобится абразив № 100, 120 или 150. Прежде чем браться за этот этап, освобождаем пылесборник шлифмашины. Собранная при помощи тонкого абразива пыль понадобится нам для изготовления шпатлевки.
5. Шпатлевание щелей, трещин, выпавших сучков, сколов. В качестве заполнителя можно использовать пыль, собранную после тонкой шлифовки и специальную связующую смолу. Смешав два этих ингредиента (в пропорциях, указанных в инструкции к смоле), вы получите шпатлевку, идеально соответствующую цвету вашего паркета.
6. После полного высыхания шпатлевки производим финишную шлифовку (полировку) паркета, которая сделает поверхность пола абсолютно гладкой и удалит остатки шпатлевки.
7. Тщательно обеспыливаем помещение и шпателем, S-образными движениями наносим слой грунтовочного лака. Грунтовка снижает гигроскопичность древесины и не дает ей изменить цвет от прямого контакта с лаком.

   Специальные грунтовки для паркета бывают нескольких видов. Выбирать их нужно с учетом вида древесины. Однокомпонентная нитрогрунтовка подойдет для гигроскопичной древесины (дуб, орех, ироко). Полиуретановые грунтовки идеальны для дерева с высоким содержанием смол и масел (экзотические породы – тик, палисандр). Для древесины светлых сортов можно подобрать осветляющие виниловые грунтовки или специальные грунтовки с защитой от ультрафиолета.

8. После грунтовки может понадобиться межслойная шлифовка. Она делается для удаления поднявшегося во время грунтовки ворса. Используем тонкий абразив, которым пользовались для финишной шлифовки паркета.
9. Обеспыливаем помещение после межслойной шлифовки.
10. Лакируем поверхность в 3-5 слоев. Для нанесения лака используют валик, широкую кисть или краскопульт. Очень важно следовать инструкции по применению купленного вами лака и соблюдать время для отвердевания каждого слоя.

Как циклевать паркет вручную, без шлифовальной машины?

Для этого можно использовать ручную циклю. Она подойдет также для восстановления небольших участков паркета. Работать начинаем от центра комнаты к стенам. Каждый участок необходимо пройти в двух направлениях. После первичной шлифовки паркета вручную используем шкурки разной зернистости – от грубой к тонкой.

Наш совет: прежде чем решить, как циклевать паркет, надо проанализировать его состояние. Если это паркет 50-летней выдержки, рассохшийся и скрипящий, то вполне вероятно, что его проще будет полностью заменить.

Правильная циклевка паркета — на какой стадии ремонта выполняется?

Владельцы квартир, которые решили провести ремонт изначально задумываются в какой последовательности его делать. Очень важно правильно подобрать момент для восстановления напольного покрытия, чтобы получить качественный результат и не навредить готовому ремонту.

Если речь идет о реставрации пола, то прежде всего необходимо осуществить циклевку правильно. Данная процедура заключается в снятии нескольких слоев древесины с поверхности. Именно с ними с паркета уйдут потертости, царапины и другие дефекты. Как результат, прекрасный внешний вид пола на долгие годы.

Когда стоит начинать ремонтировать пол?

Любой паркет является очень чувствительным к влажности. Именно поэтому специалисты рекомендуют сразу завершить все влажные работы по ремонту, а потому уже браться за деревянный пол. К подобным работам относится классическая шпаклевка стен, покраска и укладка плитки. Комфортным показателем влажности для ремонта паркета является 40-60%. Именно поэтому после вышеперечисленных работ необходимо подождать несколько дней, чтобы показатели влаги немного снизились.

При любом ремонте владельцу жилья необходимо дождаться снижения влажности, чтобы перейти к восстановлению деревянного пола. Соответственно, вам стоит заранее подумать какие процедуры могут повысить показатели влажности. Сразу придется сделать их, а потом подождать несколько дней и перейти к паркету. Что касается возможного ущерба отремонтированным элементам помещения, который может возникнуть если делать циклевку после них, то тут можно вообще не переживать. Профессиональные мастера все делают так, что вся территория вокруг пола остается нетронутой. Даже немного пыли не попадет при циклевке на обои или потолок.

К работам, которые часто вызывают сомнения у заказчиков ремонта относится поклейка обоев. Им кажется, что она вызывает повышение влажности и часто откладывают ее на потом. На самом деле удобнее клеить обои после циклевки, потому что не придется накрывать их пленкой для защиты от пыли. Если за дело берутся профессионалы, то им скорей всего будет все равно в какой последовательности восстанавливать помещение. Важно запомнить то, что поклейка обоев не повышает влажность в помещении.

Инструмент для циклевки паркета вручную и машинкой

Паркет – это всегда роскошный, красивый, благородный и стильный интерьер. Но ничто не вечно, и со временем это половое покрытие изнашивается, теряется блеск, появляются царапины, истончается до древесины лаковое или масляное покрытие. Все это не способствует привлекательному виду, рано или поздно придется отциклевать паркет.

Технология ремонта и обновления верхнего слоя не требует каких-либо особых навыков, но достаточно трудоемка и включает в себя несколько этапов шлифовки, которые следует безукоснительно соблюдать, чтобы в результате получить отциклеванный пол, сияющий «как новенький». Далее подробно расскажем, как отциклевать паркет своими руками, какие инструменты понадобятся для шлифовки, и как правильно подобрать абразивы.

Циклевание паркета вернет покрытию былую эстетику

Как вернуть паркету первоначальный вид

Паркет — дорогое напольное покрытие, но тем и хорош, что при определенной степени износа, его можно отремонтировать, подновить, привести поверхность почти в первоначальный вид. Надо сразу сказать, что циклевать паркет целесообразно при условии, если верхний слой из ценных пород дерева не тоньше 5 мм.

Обследование и подготовка к циклевке

Конечно, если на паркете впадины и царапины глубже 3 мм, то нет смысла выравнивать слой шлифовкой до этой точки, в таком случае рекомендуется снять только верхний изношенный слой, а все изъяны зашпатлевать.

Внимательно обследуйте всю поверхность, если торчат шляпки гвоздей, то перед циклевкой их необходимо углубить в тело плашки. Если какая-то досточка поломана, изъедена или сгнила, то ее следует заменить целиком. Чтобы избавится от скрипа, между половицами забивается деревянный штифт, промазанный ПВА клеем, все лишнее сверху срезается ножом в уровень пола, в процессе шлифовки поверхность выровняется.

Перед тем как циклевать паркет своими руками, необходимо вынести по возможности мебель, вымести весь мусор, пол помыть. Если циклевка будет проходить без выноса мебели, то ее следует накрыть полиэтиленом, это, конечно, усложнит весь процесс шлифовки, придется аккуратно переносить предметы с места на место, при этом стараясь не поцарапать уже отшлифованные участки.

Обработка паркета – этапы процесса, как правильно циклевать паркет

Циклевка паркета своими руками начинается с первичной шлифовки, ее смысл заключается в том, чтобы аккуратно снять верхний износившийся слой: лак, черноту и грубые потертости. Обычно это делается абразивными шкурками № 40, 60 или № 80. При сильном износе паркета и при механической циклевке, процесс лучше повторить 2 раза.

Абразивы для шлифовки паркета на ручной инструмент

Далее следует замазать все дефекты специальной шпатлевкой или смесью клея ПВА с древесной пылью. При подготовке к циклевке особое внимание уделяйте стыкам плашек, большие зазоры необходимо заделать. А кроме того, после шлифовки грубой наждачкой или циклей всегда  остаются специфические царапины, которые необходимо выровнять более тонкой шлифовкой. Поэтому, когда шпатлевка полностью высохнет, паркет циклюется вторично абразивом с № 150, 180, 240 до полного выравнивания поверхности.

После циклевки глубокие дефекты лучше замазать шпатлевкой

Чтобы паркет прослужил длительное время, после вторичной шлифовки его необходимо пропитать антисептиком и огнеупорным составом, в целях безопасности.

Чем покрыть паркет после циклевки

Когда паркет полностью отциклеван и отшлифован, чтобы придать ему нужный цвет, можно воспользоваться морилкой. Когда она высохнет, поверхность следует покрыть порозабивающим, адгезийным грунтом, который после высыхания шлифуется шкуркой № 180, 240 так вы получите гладкий и идеально ровный пол. Сверху грунтовка покрывается несколькими слоями лака, по правилам их должно быть не меньше 7. Если же в качестве финишной отделки было выбрано масло, то морилка и грунтовка не требуется, масло подбирается нужного цвета и втирается в отциклеванную поверхность на 1-2 слоя.

Особенности циклевки – секреты мастерства

Циклевка паркета своими руками может проходить тремя способам. Собственно циклевка настоящая – это снятие верхнего поврежденного слоя вручную с помощь цикли. Циклевка полуавтоматическая – это шлифовка при использовании специальных ручных инструментов, и циклевка полупрофессиональная – это обновление паркета с помощью специальных машин, которые можно взять в аренду.

Каждый метод циклевки имеет свои нюансы, выше мы уже разобрали основные этапы работы, а теперь расскажем, как шлифовать паркет правильно, используя разные инструменты.

Циклевка ручная – спортивная и почти за даром, но мучительно долго

Если принято решение самостоятельно выполнить ремонт паркета, циклевка займет у вас немало сил и времени. Для этого вам понадобится цикля либо кусок стекла, так же подойдут лезвия от канцелярского ножа, а можно сделать специальную заточку из ручной пилы, главное, чтобы инструменты были острые.

Полотно лезвия обязательно должно быть на 10-20 мм шире плашки, чтобы во время работы не сделать дополнительных царапин, и не испортить стыки между паркетинами.

Начинать циклевать верхний слой лучше от окна к дверям. Очень важный момент: перед работой паркет рекомендуется слегка смочить, мокрая древесина легче поддается обработке, ручную циклю водить только по направлению древесных волокон, от дальней стороны к себе. Не следует циклевать по одной паркетине, рекомендуется захватывать сразу несколько плашек, нажим на циклю должен быть с одинаковым усилием на всем участке. Возле плинтусов и под батареями сложные участки можно отциклевать специальной шлифовальной машинкой-утюжком или болгаркой с абразивной насадкой.

Циклю лучше выбирать с длинной ручкой 30-50 см

После того как весь паркет отциклеван, замажьте дефекты, после чего необходимо выполнить шлифовку более мелкой шкуркой, чтобы сделать пол гладким, и устранить царапины от инструментов. На этом этапе шлифовки можно научиться грациозно двигаться, либо отработать до совершенства лунную походку. Есть два пути.

Вторичная шлифовка делается только по сухому паркету. Чтобы облегчить работу, меняйте почаще наждачную бумагу.

Первый  — с уверенность можно назвать «Камасутра, издание для любителей делать ремонт своими руками». Потребуется деревянный брусок длиной 20-30 см, с сечением 100*40-50, обмотанный листом наждачки. Берете его в руку, становитесь на колени, и круговыми движениями шаг за шагом начинаете шлифовать паркет, чтобы затереть мельчайшие царапины.

Второй способ не настолько изощренный, но тоже интересный. Потребуется старая обувь, плотно облегающая ногу. К подошвам приклеиваете наждачные листы, и начинаете медленно двигаться, как бы натирая пол. Время от времени проверяйте качество шлифовки, при необходимости пройдитесь по паркету вторично. Если все сделано правильно, в результате получится очень гладкий паркет, и, возможно, вы научитесь танцевать.

Далее посмотрите ролик, каким инструментом выполняется циклевка паркета, видео поможет правильно заточить циклю.

Циклевка ручными инструментами

Что ни говорите, а прогресс здорово облегчает нашу жизнь. Ручные инструменты для циклевки  — это палочка-выручалочка в ремонте. Для шлифовки паркета потребуется ленточная и ротор-орбитальная шлифовальные машины с пылесборниками, и соответственно специальные абразивы к ним.

Ручные инструменты для шлифовки паркета и других деревянных поверхностей

Первая шлифовка-имитация ручной циклевки выполняется ленточной машинкой с грубым абразивом. Инструментами снимать верхний слой паркета следует обязательно под углом 45 или 90^о от направления древесных волокон. Очень важно сначала включить машинку, и только после этого прикладывать ее к паркету, нажим для циклевки на всех участках обработки должен быть одинаковый.

При циклевке нельзя задерживать инструмент на одном месте, это может привести к тому, что на этом участке будет углубление, которое потом исправить очень сложно.

После того как ленточной машинкой снят слой лака и тонкий слой древесины, пол очищается от загрязнений, шпатлюется, а далее наступает черед роторно-орбитальной машинки с мелкой наждачкой. Абразив на ней двигается мелкими поступательными шажочками и по кругу. Но все равно при чистовой шлифовке старайтесь вести машинку вдоль волокон, такие движения помогают очень быстро и качественно удалить царапины от первичной шлифовки.

Шлифовка быстрая и качественная, но затратная

Для профессиональной шлифовки паркета потребуется взять в аренду специальные механизмы. Для грубой шлифовки машину ленточного либо барабанного типа, для чистовой обработки потребуется плоскошлифовальная дисковая машина, и соответственно абразивы к ним. Обойдется это «удовольствие» в сумму эквивалентную 30-50 вечнозеленым денюшкам за одну машину в сутки. Чтобы отшлифовать паркет на сложных участках так же понадобится болгарка и специальные шлифовальные насадки к ней.

Циклевка паркета, фото под каким углом правильно делать первый прогон

Сначала рекомендуется отциклевать болгаркой участки возле плинтуса и под батареями. Далее идет шлифовка основной поверхности. Количество прогонов паркетно-шлифовальной машины барабанного либо ленточного типа зависит от износа паркета. Водить аппарат при черновой шлифовке следует под углом 45^о к направлению древесных волокон. Абразив для первого прохода должен быть №40. Вторая черновая шлифовка делается перпендикулярно первому прогону, наждачкой №80.

Машинка для средней и тонкой шлифовки

Затем шпатлевкой заделываются все оставшиеся дефекты, после чего можно начинать тонкую шлифовку. Плоскошлифовальную дисковую машину водят по кругу, сначала с абразивом №100, затем №180, а в заключении делается доводка наждачкой №240, обязательно вдоль волокон. После шлифовки паркет следует тщательно пропылесосить, и можно приступать к финишной отделке.

В заключении посмотрите ролик-инструкцию, как правильно делается шлифовка паркета своими руками, видео поможет вам избежать глобальных ошибок при циклевке.

Технология циклевки паркета своими руками

Паркет – покрытие более чем капризное и требует периодического ухода. Время от времени такие полы необходимо циклевать и шлифовать. Технологически эти процессы достаточно сложны и проводятся с использованием специального дорогостоящего оборудования.

Однако, при желании последнее можно взять в аренду в какой-нибудь строительной компании и попробовать обновить полы самостоятельно. Далее и разберемся с тем, как делается шлифовка и циклевка паркета своими руками.

Для чего нужны циклевка и шлифовка

Деревянное покрытие пола, испытывая постоянные нагрузки, постепенно теряет первоначальный привлекательный внешний вид. Конечно, в этом случае требуется ремонт паркета. Циклевка и последующая шлифовка позволяют выровнять поверхность и вернуть ей былой лоск.

Со временем на паркете появляются сколы и царапины

Для чего нужна циклевка

Первое, что обычно нужно сделать при ремонте паркета – это снять старое лаковое покрытие и удалить верхний, потемневший слой древесины. Данный процесс и называется циклевкой. Помимо всего прочего эта процедура позволяет убрать мелкие трещины, царапины, сколы и разного рода загрязнения. Делается циклевка с помощью шлифовальной машины.

Циклевка делается для того, чтобы удалить с поверхности дерева грязь и убрать разного рода повреждения

[su_label type=»success»]На заметку:[/su_label] [su_highlight background=»#E0FEC7″]В советские времена плашки выпускались очень толстыми, а поэтому циклевание паркета (штучного и щитового) часто выполняли вручную, просто снимая верхний слой стружки острым скребком. С современным тонким паркетом подобную процедуру профессионалы советуют проводить только в самом крайнем случае.[/su_highlight]

Зачем проводят шлифовку

Закончив выравнивание поверхности циклеванием, при необходимости приступают к заделыванию оставшихся глубоких трещин и сколов шпаклевкой по дереву. На следующем этапе пол опять проходят шлифовальной машинкой для того, чтобы сделать поверхность абсолютно гладкой. Последняя процедура и называется шлифовкой.

Шлифовка необходима для того, чтобы сделать пол максимально гладким

Обработка паркета своими руками

Далее рассмотрим, как именно выполняются шлифовка и циклевка.

Как циклевать паркет своими руками машинкой

Для того, чтобы выполнить циклевку, нужно приготовить следующее оборудование:

1. Шлифовальную машинку барабанного типа. Ее и другое оборудование можно арендовать в какой-нибудь компании, занимающейся укладкой и ремонтом деревянных полов. Аренда барабанной машинки стоит примерно 1000р в сутки (на 2014г).
2. Углошлифовальную машинку для зачистки труднодоступных мест (примерно 800р в сутки).

Обычно циклевку делают с помощью шлифмашинки барабанного типа

Также понадобятся расходные материалы:

1. Грубая наждачка (Р36-Р40).
2. Паркетная шпаклевка.

[su_label type=»info»]Совет:[/su_label] [su_highlight background=»#D9F0F9″]Шлифовальная машинка издает очень громкий «визжащий» звук. Поэтому циклевать пол стоит только днем, когда соседи на работе.[/su_highlight]

Отциклевать паркет можно следующим образом:

1. Первый этап – вынос мебели, ковров и других предметов обстановки.
2. Далее осматривают паркет на предмет вышедших из него наружу шляпок крепежных гвоздей. При необходимости утапливают их обратно.

Если при монтаже паркета использовались гвозди, перед циклевкой их нужно утопить в древесину

3. На барабан надевают наждачку.
4. Заводят машинку таким образом, чтобы барабан находился над поверхностью паркета.
5. Дожидаются, когда барабан наберет полные обороты, и аккуратно опускают его.
6. Проходят всю поверхность пола, стараясь двигать циклей равномерно. Если продержать ее на одном месте слишком долго, можно выбить ямку.

Циклевка пола. Фото процесса

[su_label type=»important»]Важно:[/su_label] [su_highlight background=»#F7D1CD»]Нельзя также долго двигать машинкой в направлении поперек волокон. Это может привести к скалыванию и выщерблению плашек.[/su_highlight]

Как правильно циклевать паркет с разным рисунком? Машинку нужно двигать:

1. Под углом в 45гр к плашкам в том случае, если паркет уложен «елочкой».
2. Сначала поперек комнаты, затем вдоль нее (по два раза) для фигурного паркета.

[su_label type=»warning»]Важно:[/su_label] [su_highlight background=»#FFEED5″]Художественный паркет выполняется из мелкослойной древесины. Поэтому циклевать и шлифовать его обычной шлифовальной машинкой нельзя. Обрабатывают его маленькой углошлифовальной ручной небольшими участочками с учетом рисунка.[/su_highlight]

3. Проходят углошлифовальной машинкой все труднодоступные места.

Для шлифовки плашек в труднодоступных местах используют специальное оборудование

Шпаклевку для заделки оставшихся после циклевки трещин и сколов делают путем перемешивания клея ПВХ с древесной пылью (1*3). Заделке подлежат только трещины шириной не более 0.5см.

Надеемся, теперь вам понятно, как выполняется циклевка паркета. Видео ниже демонстрирует этот процесс во всех подробностях.

[su_youtube url=»http://www.youtube.com/watch?v=slgZVYTiozM»]

Как правильно отциклевать пол ручной циклей

Иногда бывает так, что возможности взять в аренду шлифмашинку нет. В этом случае можно попробовать сделать циклевку паркета своими руками с помощью скребка-цикли.

Для ручной циклевки деревянной поверхности используется цикля скребок

Работу эту выполняют, стоя на коленях. Сначала увлажняют небольшой кусок паркета тряпкой, а затем счищают верхний слой древесины циклей. Для этого ее берут обеими руками, плотно прижимают к поверхности и двигают по направлению на себя.

[su_label type=»important»]Важно:[/su_label] [su_highlight background=»#F7D1CD»]Ведут инструмент обычно вдоль волокон. В труднодоступных местах можно делать это и поперек, следя при этом за тем, чтобы древесина не задиралась.[/su_highlight]

Ручная циклевка – процесс трудоемкий и длительный по времени

В процессе работы периодически собирают стружку, чтобы она не мешала. После того, как пол будет отциклеван полностью, его нужно просушить и пройти еще раз («по сухому») остро отточенной циклей. Итак, вы теперь знаете, как отциклевать паркет своими руками. Далее разберемся с тем, как правильно его отшлифовать.

Шлифовка паркета

После выравнивания поверхности пола и удаления слоя лака приступают к чистовой шлифовке. Для выполнения этой процедуры понадобятся:

1. Плоскошлифовальная машинка (аренда – 1000р в сутки).
2. Углошлифовальная машинка для обработки труднодоступных мест.
3. Промышленный пылесос для удаления пыли перед лакированием — (аренда – около 800р в сутки).

Шлифовка выполняется с использованием плоскошлифовальной машинки

Из материалов нужно будет подготовить:

1. Наждачку Р60-Р80 для чистовой шлифовки.
2. Наждачку Р100-Р120 для снятия древесного ворса после лакирования.
3. Три диска для углошлифовальной машинки (на 20м2).
4. Лак для паркета (5кг на 20м2).

Шлифовка углошлифовальной машинкой выполняется при помощи дисков

Итак, как шлифовать паркет правильно? Шлифовка паркета любого рисунка выполняется сначала вдоль комнаты, а затем поперек. Правила работы с машинкой при этом такие же, как и при циклевке.

После шлифовки полы лакируются с использованием средства, подходящего к данному конкретному типу паркета. Как только паркет просохнет, его шлифуют еще раз, используя при этом еще более мелкую наждачку. Это необходимо для того, чтобы убрать вставший после лакирования древесный ворс.

Шлифовка позволяет добиться максимальной ровности и гладкости паркета

Что делать дальше?

Хозяев квартир наверняка интересует и то, чем покрыть паркет после циклевки и шлифовки. Для обработки могут быть использованы, к примеру, масло, мастика, морилка или воск. Однако чаще всего паркет покрывают все же лаком.

[su_label type=»success»]Совет:[/su_label] [su_highlight background=»#E0FEC7″]Покупайте лак для паркета только в магазинах с хорошей репутацией. Недобросовестные продавцы часто реализуют перемерзший при перевозке и хранении. Такой лак через пару недель пойдет пузырями.[/su_highlight]

Самостоятельная шлифовка паркета своими руками (видео):

[su_youtube url=»http://www. youtube.com/watch?v=O3LXStYyeHM»]

Как видите, технология циклевки и шлифовки паркета достаточно сложна. Самостоятельно обработать пол, конечно, можно, но перед этим все же следует хорошенько подумать. Возможно, лучше будет поручить эту работу специалисту.

Процесс циклевки паркета — порядок работ, сделать циклевку паркета

Циклевка паркета требуется в случаях, когда нужно восстановить напольное покрытие, вернуть его привлекательный внешний вид, устранить различные дефекты, вызванные механическими повреждениями, рассыханием и прочими факторами. Кроме того, иногда циклевку делают и для нового покрытия, если его нужно выровнять, нивелировать стыки между паркетными планками.

Подготовка паркета к циклеванию

Процесс эконом-циклевания деревянного пола начинается с подготовительных работ. Первым делом следует освободить помещение от мебели и других предметов, демонтировать плинтусы. С паркетного покрытия нужно удалить лакокрасочное основание, чтобы во время циклевки полимерные частицы не забивали рабочие узлы циклевочного оборудования. Делать это нужно очень аккуратно, используя специальные скребки. Если переусердствовать, можно повредить паркет. Поэтому лучше доверить все работы профессионалам.

Также перед циклевкой за один день следует очистить пол от мусора, пыли и других загрязнений, выполнить влажную уборку. Начинать циклевание можно только после того, как паркет полностью высохнет (для полного высыхания могут потребоваться сутки).

Этапы циклевки паркета

Очищенный и высушенный пол готов к циклевке. Она бывает двух видов – ручная и машинная. В первом случае применяется специальный инструмент – цикля. Она представляет собой деревянную ручку с металлическим лезвием на одном конце. Ручное циклевание дубового паркета – достаточно трудоемкий процесс. Его используют преимущественно в труднодоступных местах и на небольших площадях.

Машинная циклевка паркета предусматривает применение специального оборудования – шлифовальных, циклевочных машин различного типа (дисковые, барабанные, ленточные). Для обработки труднодоступных мест также используются углошлифовальные машины и бордюрные циклевочные станки.

Независимо от выбранного метода проведения реставрации, циклевание сосновых досок следует выполнять в несколько этапов:

1. Поверхность пола исследуется на целостность. Циклевке не подлежат гнилые, разбитые, сильно поврежденные планки. При обнаружении таковых их нужно заменить. Также следует тщательно исследовать поверхность паркетной доски на наличие металлических элементов (гвозди и другие крепежные детали). Если они выступают над поверхностью пола, их обязательно следует вбить в напольное покрытие на глубину 5 мм. Образовавшиеся углубления заполняют специальной клеевой смесью. Если есть планки, которые шатаются, их нужно хорошо закрепить.

2. Далее приступают непосредственно к циклевке. В процессе циклевания образуется много пыли, поэтому перед началом работ поверхность пола нужно увлажнить. Работу начинают от центра комнаты, постепенно перемещаясь в сторону стены. В случае ручной реставрации, работать циклей удобнее, если пол визуально разделить на несколько полос. Сначала верхний слой древесины снимают вдоль волокон, потом еще один слой снимают поперек. Работать следует очень аккуратно, важно не допустить перепадов по высоте. Если опыта выполнения подобных работ нет, лучше доверить их профессионалам. Машинное циклевание на этом этапе предусматривает обработку паркета шкуркой с зернистостью 24-40Р. Если на поверхности пола существуют перепады по высоте, они также убираются. После грубой машинной чистки могут остаться царапины, а потому рекомендуется еще раз пройтись по паркетному покрытию циклевочным аппаратом, заменив на барабане шкурку с более мелкой зернистостью (60-80Р).

3. Если в напольном покрытии есть существенные дефекты (углубления, щели, трещины и прочее), их нужно зашпаклевать. Для этого лучше всего подойдет автомобильная шпаклевка или специальная мастика для дерева.

4. Следующий этап – шлифование поверхности пола. При машинной циклевке используется абразив с зернистостью 120Р и выше. При ручном циклевании может применяться наждачная бумага (шлифовка выполняется круговыми движениями).

Процесс циклевания паркета за 1 день заканчивается уборкой помещения, после чего паркет покрывают лакокрасочными материалами.

Как правильно наносить лак на отциклеванный пол?

После циклевания паркетного пола в большинстве случаев его покрывают специальным лаком. Сделать это можно несколькими способами, наиболее популярные из которых – малярная кисть и велюровый валик. Чтобы обработать поверхность равномерно, рекомендуется наносить лак крестообразным движением, сначала вдоль половиц, а затем – поперек. Недостаток этих методов заключается в том, что и кисть, и валик поднимают волокна древесины. А потому после первого слоя лака, когда он высохнет, поверхность пола нужно будет отшлифовать мелкозернистой шкуркой.

Если используется густой лак, наносить его можно металлическим шпателем. С его помощью состав равномерно распределится по поверхности, а все волокна древесины, которые могут подняться, сразу срежутся. Но такое нанесение требует навыков.

Удобнее всего наносить лак краскопультом. При этом состав максимально равномерно распределяется по покрытию с минимальным его расходом.

В каких случаях нельзя делать циклевку паркета?

Выполнение циклевочных работ возможно не всегда. В частности, такая реставрация не применяется, если:

·         на деревянной поверхности появились следы гниения;

·         из-за влаги доски разбухли, в отдельных местах можно наблюдать вспучивание;

·         деревянные доски сильно рассохлись, в результате чего в паркете образовались крупные щели;

·         на напольном покрытии появились неисправимые дефекты.

Также нельзя циклевать сильно изношенное напольное покрытие. Определить степень механического износа можно с помощью шила, которое вводят в междосковое пространство. Если толщина паркетной доски составляет менее 5 мм (замер делают от лицевой поверхности плашки до замкового шипа), циклевание делать нецелесообразно.

Заказать циклевание деревянного пола можно в компании «Паркетное дело». Мы гарантируем высокое качество работы и оперативность. Звоните, чтобы получить подробную консультацию, уточнить цены и узнать интересующую вас информацию.

Как правильно циклевать паркет? Описание двух различных способов.

Циклёвка паркета – относительно простая процедура, которая может быть осуществлена и домашним мастером. Однако, если Вы хотите максимально сохранить ресурс напольного покрытия, всё же рекомендуется обратиться к специалистам, которые располагают современным оборудованием.

На сайте http://parket-all.ru/prices/ можно ознакомиться с ценами и сроками выполнения работ по циклёвке паркета. В случае невозможности приглашения специалистов по каким-то причинам, остаётся уповать только на себя. В нижеприведённой статье будут даны практические советы в отношении выполнения циклёвки паркета (в том числе и ручным способом).

Как лучше циклевать паркет?

Прежде всего, следует понять, что собой представляет процесс циклёвки паркета. Он состоит из следующих этапов:

• анализ поверхности пола;
• выявление повреждений;
• исправление дефектов при помощи удаления верхнего слоя;
• подготовка к нанесению лака;
• нанесение лака.

Для выполнения качественной циклёвки придётся удалить плинтуса. На третьем этапе выполнения циклёвки рекомендуется определиться со способом ведения дальнейших работ.

Как уже было сказано выше, циклевать паркет можно и вручную. К слову сказать, это самый доступный метод, если говорить о цене. Но он также и является самым продолжительным.

Цикля – это специализированный инструмент. Его ширина не должна быть меньше 5 см. Циклю периодически придётся затачивать. Удалять верхний слой рекомендуется от центра комнаты к стенам.

Безусловно, снимать необходимо слой одинаковой толщин по всей площади пола. Ориентироваться можно по толщине стружки, которая снимается циклей.

Выполнение полуавтоматической циклёвки

Чтобы не терять время, рекомендуется арендовать циклеватель. Это оборудование, которое необходимо включить в определённый режим, задать толщину удаления слоя паркета и перемещать по всей плоскости пола.

Темп работ увеличивается существенно. При этом снимается одинаковая толщина по всей плоскости напольного покрытия. После завершения процесса рекомендуется лишь выполнить ремонт особенно крупных вмятин или царапин, выполнить штучную замену досок.

Остаётся лишь эффективно убраться и выполнить заливку пола лаком. Лак может наноситься в несколько слоёв. Не рекомендуется делать более 5 слоёв лака.

В видео демонстрируется методика выполнения циклёвки паркета:

Твитнуть

Циклевка дощатого пола, как отциклевать старый дощатый пол

Дощатый пол может быть украшением любой комнаты. Если доски правильно подогнаны и имеют современное покрытие, он выглядит великолепно. Если же с поверхности стерся лак или краска, появились глубокие царапины и пятна — такой деревянный пол выглядит тусклым и неопрятным. Вернуть доскам былую гладкость и блеск можно, если провести циклевание паркетного пола. Не стоит браться за эту операцию самостоятельно. Для ее проведения нужно владеть определенными навыками и знаниями. Кроме этого нужно специальное приспособление.

Когда проводится циклевание дощатого пола?

Прибегать к этой процедуре стоит в тех случаях, если другие методы не дают результата. Циклевку паркета можно назвать самым радикальным способом его восстановления. Если шлифовка не дала желаемого результата, стоит приглашать мастера по циклеванию. Причиной для этого может служить наличие:

• неравномерных и значительных потертостей;
• единичных царапин и обширных исцарапанных областей;
• пятен, которые не поддаются выведению.

Перед началом проведения процедуры дощатое покрытие должно быть полностью сухим. Если имело место затопление паркета, нужно обеспечить просушку и вентиляцию напольного покрытия с внешней и внутренней стороны. Для этого некоторые планки вынимаются, чтобы через образовавшиеся отверстия воздух мог циркулировать под ним. При этом очень важно, чтобы просохли не только доски, но и основа, и подложка под ними. Циклевать паркет нет смысла в случаях, если:

• затопление привело к изменению структуры древесины, она стала пористой и изменила свою плотность;
• появились плесневые пятна, которые поразили древесину «насквозь»;
• пол, напротив, рассохся, появились глубокие трещины и расколы отдельных элементов.

Если же ничего подобного ваш дощатый пол не пережил, можно вернуть его к жизни методом, который предусматривает снятие верхнего (самого поврежденного) слоя.

Порядок работ

Для этого понадобится циклевальная машина. С ее помощью снимается слой древесины около 2 миллиметров. Только со стороны кажется, что это очень просто. На самом деле, мастер должен регулировать нажим и правильно вести машину. В неумелых руках она может испортить покрытие.

Перед началом работ покрытие освобождается от любых предметов, которые могут помешать работе машинки. Инструкция по циклеванию пола предусматривает проведение нескольких ее этапов. Сначала машинкой проходят в одном направлении, затем по линиям, перпендикулярным ему. По завершению этих этапов нужно качественно очистить поверхность от пыли и стружек. Затем проводится шлифование пола. Оно затрагивает, как видимые зоны, так и труднодоступные места под батареями и в углах комнаты. Поверхность пола шпаклюется. Так заделываются небольшие трещины и другие дефекты.

Последним этапом работ является нанесение покрытия. От его выбора зависит внешний вид дощатого пола. Вы можете нанести на отциклеванные доски специальную краску, лак или масло. Все они призваны защитить поверхность от пагубного воздействия окружающей среды, грубого механического трения или химических веществ.

ЗАКАЗАТЬ РАСЧЕТ

Заполните форму и наш специалист свяжется с вами в кратчайшие сроки и подготовит индивидуальное предложение

Поделиться в социальных сетях:

Итерация по большим данным, создание уникальных фреймов данных на основе сортировки по одному столбцу — Python

* Здравствуйте, это мой первый пост здесь, и он основан на проблеме, которую я создал и пытался решить на работе. Я постараюсь точно описать свою проблему, так как у меня возникли проблемы с принятием решения о предпочтительном решении. №3 для меня настоящий пьяный.

  1. Возьмите большой файл данных о паркете - нет проблем

2. Выберите 5 столбцов на паркете и создайте фрейм данных - без проблем.
  

импорт панд
df = pd.read_parquet (’/ Users / marmicha / Downloads / sample.parquet’,

  columns = ["ts", "session_id", "event", "duration", "tags__artifact"])

3. Но вот здесь для меня это становится немного сложнее.  Один столбец (ключевой) называется session_id. Многие ценности уникальны. Существует много повторяющихся значений (из session_id), и с ними связано несколько строк данных. Я хочу пройти через основной фрейм данных, создать уникальный фрейм данных для каждого session_id. Для каждого из этих уникальных (под) фреймов данных будет выполнено вычисление, которое просто получит СУММУ столбца «длительность» для каждого session_id.Опять же, эта SUM будет уникальной для каждого уникального session_id, поэтому каждый субфрейм данных будет иметь свою собственную SUM с добавленной строкой с этим общим значением, указанным вместе с session_id. Я думаю, что есть формула вложенного цикла, которая будет работать для меня, но все усилия были был беспорядок на сегодняшний день.

4. В конечном счете, я хотел бы иметь окончательный фрейм данных, который представляет собой набор этих уникальных подфреймов данных. Я предполагаю, что мне нужно определить этот окончательный фрейм данных и добавлять его к каждому новому подфрейму данных по мере того, как я перебираю данные. Я должен уметь это просто

5. Наконец, запишите этот окончательный df в новый файл паркета. Должно быть достаточно просто, чтобы мне не понадобилась помощь.
  

Но это вкратце моя проблема. Основной дизайн, с которым мне понадобится помощь, — №3. Я играл с interuples и iterows

, но мне почему-то не хватает того, как именно получить то, что я хочу. Я включу образец данных, которые ищу, так как они могут оказаться полезными для визуализации решения.

Спасибо
Марк

Загрузка данных Parquet из облачного хранилища | BigQuery | Google Cloud

На этой странице представлен обзор загрузки данных Parquet из облачного хранилища.
в BigQuery.

Паркет — это
формат данных с открытым исходным кодом, ориентированный на столбцы, который широко используется в Apache Hadoop
экосистема.

Когда вы загружаете данные Parquet из облачного хранилища, вы можете загрузить данные в
новую таблицу или раздел, или вы можете добавить или перезаписать существующую таблицу или
раздел. Когда ваши данные загружаются в BigQuery, они
преобразован в столбчатый формат для
Конденсатор
(Формат хранения BigQuery).

Когда вы загружаете данные из облачного хранилища в таблицу BigQuery,
набор данных, содержащий таблицу, должен быть в том же регионе или в нескольких
региональное расположение как сегмент облачного хранилища.

Для получения информации о загрузке данных Parquet из локального файла см.
Загрузка данных из локальных файлов.

Схемы паркета

Когда вы загружаете файлы Parquet в BigQuery, схема таблицы
автоматически извлекается из исходных данных с самоописанием. Когда
BigQuery извлекает схему из исходных данных,
в алфавитном порядке используется последний файл.

Например, у вас есть следующие файлы Parquet в облачном хранилище:

gs: // mybucket / 00 /
  а. паркет
  z.паркет
gs: // mybucket / 01 /
  б. паркет
 

Выполнение этой команды в программе командной строки bq загружает все файлы (как
список, разделенный запятыми), а схема получена из mybucket / 01 / b. parquet :

bq load \
--source_format = ПАРКЕТ \
  dataset.table  \
"gs: //mybucket/00/*.parquet", "gs: //mybucket/01/*.parquet"
 

При загрузке нескольких файлов Parquet, имеющих разные схемы, идентичные
столбцы, указанные в нескольких схемах, должны иметь одинаковый режим
в каждом определении схемы.

Когда BigQuery обнаруживает схему, некоторые типы данных Parquet
преобразованы в типы данных BigQuery, чтобы сделать их совместимыми с
Синтаксис BigQuery SQL. Для получения дополнительной информации см.
Преобразование паркета.

Паркет компрессионный

BigQuery поддерживает следующие кодеки сжатия для блоков данных
в файлах Parquet:

• GZip
• LZO_1C и LZO_1X
• Быстрый
• ZSTD

Необходимые разрешения

Когда вы загружаете данные в BigQuery, вам нужны разрешения для запуска
задание загрузки и разрешения, которые позволяют загружать данные в новые или существующие
Таблицы и разделы BigQuery. Если вы загружаете данные из
Облачное хранилище, вам также необходимы разрешения для доступа к корзине, которая
содержит ваши данные.

Разрешения BigQuery

Для загрузки данных в
BigQuery. Эти разрешения необходимы, если вы загружаете данные.
в новую таблицу или раздел, или если вы добавляете или перезаписываете таблицу или
раздел.

• bigquery.tables.create
• bigquery.tables.updateData
• bigquery.jobs.create

Следующие предопределенные роли IAM включают в себя как
bigquery.tables.create и bigquery.tables.updateData разрешения:

• bigquery.dataEditor
• bigquery.dataOwner
• bigquery. admin

Следующие предопределенные роли IAM включают bigquery.jobs.create
разрешения:

• bigquery.user
• bigquery.jobUser
• bigquery.admin

Кроме того, если у пользователя есть bigquery.datasets.create permissions, когда это
Пользователь создает набор данных, ему предоставляется доступ к нему bigquery.dataOwner .
bigquery.dataOwner доступ позволяет пользователю создавать и
обновить таблицы в наборе данных с помощью задания загрузки.

Для получения дополнительной информации о ролях и разрешениях IAM в
BigQuery, см. Контроль доступа.

Разрешения на облачное хранилище

Для загрузки данных из сегмента Cloud Storage вам необходимо предоставить
хранилище. objects.get разрешений. Если вы используете подстановочный знак URI,
у вас также должны быть разрешения storage.objects.list .

Предопределенная роль IAM storage.objectViewer
может быть предоставлено как storage.objects.get , так и storage.objects.list
разрешения.

Загрузка данных Parquet в новую таблицу

Вы можете загрузить данные Parquet в новую таблицу, используя одно из следующих значений:

• Облачная консоль
• Команда командной строки bq bq load команда
• Вакансии .вставить метод API и настроить задание загрузки
• Клиентские библиотеки

Чтобы загрузить данные Parquet из облачного хранилища в новый BigQuery
стол:

Консоль

1. В облачной консоли откройте страницу BigQuery.

   Перейти к BigQuery

2. На панели Explorer разверните проект и выберите набор данных.

   Примечание. По умолчанию используется
   Предварительный просмотр Cloud Console.Если
   вы нажали Скрыть функции предварительного просмотра , чтобы перейти к
   Общедоступно
   Cloud Console, затем вместо этого выполните следующий шаг:
   панель навигации, в разделе Ресурсы , разверните свой проект и
   выберите набор данных.

3. Разверните
   more_vert
   Действия и нажмите Открыть .

4. На панели сведений щелкните Создать таблицу
   add_box.

5. На странице Create table в разделе Source :

   • Для Создать таблицу из выберите Облачное хранилище.

   • В поле источника найдите или введите
     URI облачного хранилища.
     Обратите внимание, что вы не можете включать несколько URI в
     Облачная консоль, но
     подстановочные знаки
     поддерживается. Сегмент Cloud Storage должен находиться в том же месте.
     как набор данных, содержащий создаваемую вами таблицу.

   • Для Формат файла выберите Паркет .

6. На странице Create table в разделе Destination :

   • Для Имя набора данных выберите соответствующий набор данных.

   • Убедитесь, что Тип таблицы установлен на Собственная таблица .

   • В поле Имя таблицы введите имя таблицы, которую вы
     создание в BigQuery.

7. В разделе Schema никаких действий не требуется. Схема
   самоописанный в файлах Parquet.

8. (Необязательно) Чтобы разбить таблицу на разделы, выберите параметры в
   Настройки разделов и кластеров .Для получения дополнительной информации см.
   Создание многораздельных таблиц.

9. (необязательно) Для кластеризации
   таблица, в поле Порядок кластеризации введите от одного до четырех полей
   имена.

10. (Необязательно) Щелкните Дополнительные параметры .

    • Для Предпочтение записи , оставьте Запись, если выбрано пустое значение . Этот
      опция создает новую таблицу и загружает в нее ваши данные.
    • Для Неизвестных значений оставьте Игнорировать неизвестные значения снятым.Эта опция применима только к файлам CSV и JSON.
    • Для Encryption щелкните Управляемый клиентом ключ , чтобы использовать
      Ключ Cloud Key Management Service.
      Если вы оставите настройку для ключа, управляемого Google, , BigQuery
      шифрует данные в состоянии покоя.

11. Нажмите Создать таблицу .

Примечание: При загрузке данных в пустую таблицу с помощью
Cloud Console, нельзя добавить метку, описание, таблицу
истечение срока действия или истечение срока действия раздела.

После создания таблицы вы можете обновить срок ее действия,
описание и метки, но вы не можете добавить срок действия раздела после
таблица создается с помощью Cloud Console. Для получения дополнительной информации см.
Управляющие столы.

bq

Используйте команду bq load , укажите PARQUET , используя --source_format
флаг и включить URI облачного хранилища.
Вы можете включить один URI, список URI, разделенных запятыми, или URI
содержащий подстановочный знак.

(Необязательно) Поставьте флаг --location и установите значение для вашего
расположение.

Другие дополнительные флаги включают:

• --time_partitioning_type : включает разбиение по времени для таблицы и
  устанавливает тип раздела. Возможные значения: HOUR , DAY , MONTH и
  ГОД . Этот флаг не является обязательным при создании
  таблица секционирована по столбцу DATE , DATETIME или TIMESTAMP .По умолчанию
  тип раздела для разбиения по времени — DAY .
• --time_partitioning_expiration : целое число, определяющее (в секундах)
  когда следует удалить раздел, основанный на времени. Срок годности оценивается
  к дате раздела в формате UTC плюс целочисленное значение.
• --time_partitioning_field : столбец DATE или TIMESTAMP , используемый для
  создать многораздельную таблицу. Если временное разбиение включено без
  этого значения создается многораздельная таблица во время приема.
• --require_partition_filter : если этот параметр включен, для этого параметра требуются пользователи
  включить предложение WHERE , определяющее разделы для запроса.
  Требование разделительного фильтра может снизить стоимость и повысить производительность.
  Дополнительные сведения см. В разделе «Запросы к многораздельным таблицам».
• --clustering_fields : разделенный запятыми список, содержащий до четырех имен столбцов.
  используется для создания кластерной таблицы.

• --destination_kms_key : Ключ Cloud KMS для шифрования
  данные таблицы.

  Для получения дополнительной информации о секционированных таблицах см .:

  Для получения дополнительной информации о кластерных таблицах см .:

  Для получения дополнительной информации о шифровании таблиц см .:

Чтобы загрузить данные Parquet в BigQuery, введите следующую команду:

bq --location =  LOCATION  load \
--source_format =  ФОРМАТ  \
  НАБОР ДАННЫХ .   ТАБЛИЦА  \
  PATH_TO_SOURCE 
 

Заменить следующее:

• МЕСТО : ваше местонахождение.Флаг - расположение
  по желанию. Например, если вы используете BigQuery в
  Регион Токио, вы можете установить значение флага asia-northeast1 . Ты можешь
  установить значение по умолчанию для местоположения, используя
  .bigqueryrc файл.
• ФОРМАТ : ПАРКЕТ .
• DATASET : существующий набор данных.
• ТАБЛИЦА : имя таблицы, в которую вы
  Загрузка данных.
• PATH_TO_SOURCE : полностью квалифицированный
  URI облачного хранилища
  или список URI, разделенных запятыми. Подстановочные знаки
  также поддерживаются.

Примеры:

Следующая команда загружает данные из gs: //mybucket/mydata.parquet в
таблица с именем mytable в mydataset .

  Бк нагрузка \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    mydataset.mytable \
    gs: //mybucket/mydata.parquet
  

Следующая команда загружает данные из gs: //mybucket/mydata.parquet в
Секционированная таблица во время приема с именем mytable в mydataset .

  Бк нагрузка \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    --time_partitioning_type = ДЕНЬ \
    mydataset.mytable \
    gs: //mybucket/mydata.parquet
  

Следующая команда загружает данные из gs: //mybucket/mydata. parquet в
секционированная таблица с именем mytable в mydataset . Таблица разделена
в столбце mytimestamp .

  Бк нагрузка \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    --time_partitioning_field mytimestamp \
    mydataset.mytable \
    gs: //mybucket/mydata.parquet
  

Следующая команда загружает данные из нескольких файлов в gs: // mybucket /
в таблицу с именем mytable в mydataset . URI облачного хранилища использует
подстановочный знак.

  Бк нагрузка \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    mydataset.mytable \
    gs: //mybucket/mydata*.parquet
  

Следующая команда загружает данные из нескольких файлов в gs: // mybucket /
в таблицу с именем mytable в mydataset . Команда включает запятую.
список URI облачного хранилища, разделенный символами подстановки.

  Бк нагрузка \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    mydataset.mytable \
    "gs: //mybucket/00/*.parquet", "gs: //mybucket/01/*.parquet"
  

API

1. Создайте задание загрузки , которое указывает на исходные данные в облачном хранилище.

2. (необязательно) Укажите свое местоположение в
   свойство местоположения в разделе jobReference ресурса вакансии.

3. Свойство URI источника должно быть полностью определено в формате
gs: // ВЕДРО / ОБЪЕКТ .
Каждый URI может содержать один "*"
подстановочный знак.

4. Укажите формат данных Parquet, задав для свойства sourceFormat значение
ПАРКЕТ .

5. Чтобы проверить статус работы, позвоните
jobs.get ( JOB_ID *) ,
заменяя JOB_ID на идентификатор задания, возвращенный исходным
запрос.

   • Если status.state = DONE , задание выполнено успешно.
   • Если присутствует свойство status.errorResult , запрос не выполнен,
и этот объект включает информацию, описывающую, что пошло не так.
При сбое запроса таблица не создается и данные не загружаются.
   • Если status.errorResult отсутствует, задание успешно завершено;
хотя могли быть некоторые нефатальные ошибки, такие как проблемы
импорт нескольких строк.В возвращенном задании перечислены нефатальные ошибки.
объект status.errors свойство.

Примечания API:

• Задания загрузки являются атомарными и последовательными: в случае сбоя задания загрузки данные отсутствуют.
доступен, и если задание загрузки выполнено успешно, доступны все данные.

• Рекомендуется создать уникальный идентификатор и передать его как
jobReference.jobId при вызове jobs.insert для создания задания загрузки.Этот
подход более устойчив к сбоям сети, потому что клиент может опрашивать или
повторите попытку с известным идентификатором задания.

• Вызов вакансии. Вставка в заданный идентификатор работы идемпотентна. Вы можете повторить попытку как
сколько угодно раз с одним и тем же идентификатором вакансии, и не более одного из этих
операции пройдут успешно.

Перейти

Перед тем, как попробовать этот образец, следуйте инструкциям по настройке Go в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек. Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery Go API.

Ява

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке Java в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.

Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery Java API.

Node.js

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке Node.js в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.

Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по API BigQuery Node.js.

PHP

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке PHP в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery PHP API.

Питон

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке Python в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.

Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery Python API.

Использовать
Client.load_table_from_uri ()
для запуска задания загрузки из облачного хранилища. Чтобы использовать паркет,
установите LoadJobConfig.source_format
свойство
в строку PARQUET и передать конфигурацию задания как
job_config аргумент для метода load_table_from_uri () .

Добавление или перезапись таблицы данными Parquet

Вы можете загрузить дополнительные данные в таблицу либо из исходных файлов, либо с помощью
добавление результатов запроса.

В облачной консоли используйте параметр Настройка записи , чтобы указать
какое действие выполнять при загрузке данных из исходного файла или из запроса
результат.

У вас есть следующие возможности при загрузке дополнительных данных в таблицу:

Опция консоли	bq флажок инструмента	Свойство API BigQuery	Описание
Запись, если пусто	Нет	WRITE_EMPTY	Записывает данные, только если таблица пуста.
Приложение к таблице	- заменить или - заменить = false ; если - [нет] заменить не указано, по умолчанию добавлено	ЗАПИСАТЬ ПРИЛОЖЕНИЕ	(по умолчанию) Добавляет данные в конец таблицы.
Таблица перезаписи	- заменить или - заменить = true	WRITE_TRUNCATE	Удаляет все существующие данные в таблице перед записью новых данных. Это действие также удаляет схему таблицы и удаляет все Ключ Cloud KMS.

Если вы загружаете данные в существующую таблицу, задание загрузки может добавить данные или
перезаписать таблицу.

Вы можете добавить или перезаписать таблицу одним из следующих способов:

• Облачная консоль
• Команда командной строки bq bq load команда
• Задание . Вставьте метод API и настройте задание загрузки
• Клиентские библиотеки

Примечание: На этой странице не рассматривается добавление или перезапись секционированных таблиц.Для
информацию о добавлении и перезаписи секционированных таблиц см .:
Добавление и перезапись данных секционированной таблицы.

Для добавления или перезаписи таблицы данными Parquet:

Консоль

1. В облачной консоли откройте страницу BigQuery.

   Перейти к BigQuery

2. На панели Explorer разверните проект и выберите набор данных.

   Примечание. По умолчанию используется
Предварительный просмотр Cloud Console. Если
вы нажали Скрыть функции предварительного просмотра , чтобы перейти к
Общедоступно
Cloud Console, затем вместо этого выполните следующий шаг:
панель навигации, в разделе Ресурсы , разверните свой проект и
выберите набор данных.

3. Разверните
more_vert
Действия и нажмите Открыть .

4. На панели сведений щелкните Создать таблицу
add_box.

5. На странице Create table в разделе Source :

   • Для Создать таблицу из выберите Облачное хранилище.

   • В поле источника перейдите к или
введите URI облачного хранилища. Обратите внимание, что вы не можете
включить несколько URI в Cloud Console, но использовать подстановочные знаки
поддерживаются.Сегмент Cloud Storage должен находиться в том же месте.
как набор данных, содержащий таблицу, которую вы добавляете или перезаписываете.

   • Для Формат файла выберите Паркет .

6. На странице Create table в разделе Destination :

   • Для Имя набора данных выберите соответствующий набор данных.

   • В поле Имя таблицы введите имя таблицы, которую вы
добавление или перезапись в BigQuery.

   • Убедитесь, что Тип таблицы установлен на Собственная таблица .

7. В разделе Schema никаких действий не требуется. Схема
самоописанный в файлах Parquet.

   Примечание: Можно изменить схему таблицы, когда вы добавляете или
перезапишите его. Для получения дополнительной информации о поддерживаемых изменениях схемы во время
операция загрузки, см.
Изменение схем таблиц.

8. Для Параметры раздела и кластера оставьте значения по умолчанию.Ты
не может преобразовать таблицу в секционированную или кластерную таблицу путем добавления или
перезаписывая его, а облачная консоль не поддерживает
добавление или перезапись секционированных или кластерных таблиц в задании загрузки.

9. Щелкните Дополнительные параметры .

   • Для Предпочтение записи выберите Добавить в таблицу или Перезаписать
Таблица .
   • Для Неизвестных значений оставьте Игнорировать неизвестные значения снятым.Эта опция применима только к файлам CSV и JSON.
   • Для Encryption щелкните Управляемый клиентом ключ , чтобы использовать
Ключ Cloud Key Management Service.
Если вы оставите настройку для ключа, управляемого Google, , BigQuery
шифрует данные в состоянии покоя.

10. Нажмите Создать таблицу .

bq

Введите команду bq load с флагом --replace , чтобы перезаписать
Таблица. Используйте флаг --noreplace для добавления данных в таблицу.Если нет флага
указано, по умолчанию добавляются данные. Поставьте флаг --source_format
и установите ПАРКЕТ . Поскольку схемы Parquet извлекаются автоматически
из исходных данных с самоописанием, вам не нужно предоставлять схему
определение.

Примечание: Можно изменить схему таблицы, когда вы добавляете или
перезапишите его. Для получения дополнительной информации о поддерживаемых изменениях схемы во время загрузки
см. раздел «Изменение схем таблиц».

(Необязательно) Поставьте флаг --location и установите значение для вашего
расположение.

Другие дополнительные флаги включают:

• --destination_kms_key : Ключ Cloud KMS для шифрования
данные таблицы.

bq --location =  LOCATION  load \
- [нет] заменить \
--source_format =  ФОРМАТ  \
  НАБОР ДАННЫХ .  ТАБЛИЦА  \
  PATH_TO_SOURCE 
 

Заменить следующее:

• местоположение : ваше местоположение.
Флаг --location не является обязательным.Вы можете установить значение по умолчанию для
местоположение с помощью
.bigqueryrc файл.
• формат : ПАРКЕТ .
• набор данных : существующий набор данных.
• table : имя таблицы, в которую вы
Загрузка данных.
• path_to_source : полностью квалифицированный
URI облачного хранилища
или список URI, разделенных запятыми.
Подстановочные знаки
также поддерживаются.

Примеры:

Следующая команда загружает данные из gs: // mybucket / mydata.паркет и
перезаписывает таблицу с именем mytable в mydataset .

  Бк нагрузка \
    --заменять \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    mydataset.mytable \
    gs: //mybucket/mydata.parquet
  

Следующая команда загружает данные из gs: //mybucket/mydata.parquet и
добавляет данные в таблицу с именем mytable в mydataset .

  Бк нагрузка \
    --noreplace \
    --source_format = ПАРКЕТ \
    mydataset.mytable \
    gs: //mybucket/mydata.parquet
  

Для получения информации о добавлении и перезаписи многораздельных таблиц с помощью
Инструмент командной строки bq , см.
Добавление и перезапись данных секционированной таблицы.

API

1. Создайте задание загрузки , которое указывает на исходные данные в облачном хранилище.

2. (необязательно) Укажите свое местоположение в
свойство местоположения в разделе jobReference ресурса вакансии.

3. Свойство URI источника
должны быть полностью квалифицированы, в формате
gs: // ВЕДРО / ОБЪЕКТ . Ты можешь
включить несколько URI в виде списка, разделенного запятыми. Обратите внимание, что
подстановочные знаки
также поддерживается.

4. Укажите формат данных, установив
Свойство configuration.load.sourceFormat на PARQUET .

5. Укажите предпочтение записи, установив
Конфигурация .load.writeDisposition в WRITE_TRUNCATE или
ЗАПИСАТЬ ПРИЛОЖЕНИЕ .

Перейти

Перед тем, как попробовать этот образец, следуйте инструкциям по настройке Go в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.

Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery Go API.

Ява

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке Java в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery Java API.

Node.js

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке Node.js в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.

Для получения дополнительной информации см.

Узел BigQuery.Справочная документация по API js.

PHP

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке PHP в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.

Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery PHP API.

Питон

Перед тем, как попробовать этот пример, следуйте инструкциям по установке Python в

Краткое руководство по BigQuery с использованием клиентских библиотек.Для получения дополнительной информации см.

Справочная документация по BigQuery Python API.

Чтобы заменить строки в существующей таблице, установите LoadJobConfig.write_disposition
свойство
в WRITE_TRUNCATE.

Загрузка данных паркета, разделенного на ульи

BigQuery поддерживает загрузку разделенных на улей данных Parquet, хранящихся на
Cloud Storage и заполняет столбцы секционирования улья как столбцы в
целевая управляемая таблица BigQuery.Для получения дополнительной информации см.
Загрузка данных с внешними секциями.

Преобразование паркета

BigQuery преобразует типы данных Parquet в следующие
Типы данных BigQuery:

Преобразование типов

Вложенные группы преобразуются в
STRUCT типов.Другие комбинации типов паркета и преобразованных типов не поддерживаются.

Десятичный логический тип

Decimal логических типов можно преобразовать в NUMERIC , BIGNUMERIC
, или STRING типов. Преобразованный тип зависит
о параметрах точности и масштаба логического типа decimal и
указанные десятичные целевые типы. Укажите десятичный целевой тип следующим образом:

Перечисление логического типа

Логические типы Enum могут быть преобразованы в STRING или BYTES .Укажите преобразованный целевой тип следующим образом:

Список логического типа

Вы можете включить вывод схемы для логических типов Parquet LIST . BigQuery
проверяет, находится ли узел LIST в
стандартная форма или в одной из форм, описанных правилами обратной совместимости:

  // стандартная форма
<необязательный | требуется> группа <имя> (СПИСОК) {
  повторяющийся список групп {
    <необязательный | обязательный> элемент ;
  }
}
  

Если да, то обрабатывается соответствующее поле для узла LIST в преобразованной схеме.
как будто узел имеет следующую схему:

  повторяется <тип-элемента> <имя>
  

Узлы «список» и «элемент» опущены.

Преобразование имени столбца

Имя столбца должно содержать только буквы (a-z, A-Z), цифры (0-9) или
подчеркивания (_), и он должен начинаться с буквы или символа подчеркивания. Максимум
длина имени столбца - 300 символов. Имя столбца не может использовать ни один из
следующие префиксы:

• _ТАБЛИЦА_
• _FILE_
• _РАЗДЕЛ

Повторяющиеся имена столбцов не допускаются, даже если регистр отличается. Например,
столбец с именем Column1 считается идентичным столбцу с именем column1 .

Невозможно загрузить файлы Parquet, содержащие столбцы с точкой.
(.) в имени столбца.

Если имя столбца Parquet содержит другие символы (кроме точки),
символы заменяются подчеркиванием. Вы можете добавить конечные подчеркивания к
имена столбцов, чтобы избежать коллизий. Например, если файл Parquet содержит 2
столбцы Столбец 1 и столбец 1 , столбцы загружаются как Столбец 1 и
column1_ соответственно.

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

Фотография 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 словарь сопоставлений строки и 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 другого потребителя 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 необходимо будет поддерживать сопоставление между сгенерированными записями TFRecord и их соответствующими 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 отбросить любую запись, которая не соответствует нашему фильтру (например,г. используя tf.filter). Как и раньше, это может привести к значительным накладным расходам на конвейер ввода данных и привести к значительному прекращению цикла обучения. В предыдущих постах (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 через tf.data.Dataset.map функция. Однако вы можете обнаружить, что требуемая обработка данных не может быть эффективно реализована с помощью TensorFlow. Одним из вариантов было бы применить блок собственного кода Python с помощью tf.py_function, но это может ограничить производительность пропускной способности 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, то есть 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.
• Экосистема программного обеспечения : 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 примеров 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,г. см. tf.data.Dataset.shuffle). Мы решили не указывать перетасовку как требование формата 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 максимально необработанной 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 столбцовом формате данных 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

Будучи столбцовым форматом, Parquet позволяет эффективно извлекать подмножества столбцов данных. Кроме того, мы также можем воспользоваться преимуществами 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 полагаться на извлечение 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 блоке кода ниже 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 (): 
 , 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 связано с предостережением: 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 индексирования 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_schema_000.park_schema_000.park_000.park_000.park_000.park_000_park_000_park_000_park_000_park_000_park_000_park_000_park_000_spark. 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)) \ 
. карта (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:

Оценка Feather

Будучи столбцовым форматом, те же соображения, что и выше, существуют в отношении того, как мы выбрали оценку поддержки столбцов и строк, фильтрующих свойства .

Создание набора данных Feather : В приведенном ниже блоке кода мы демонстрируем создание файла Feather с использованием 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 tensorflow.keras импортировать наборы данных 
 import pyarrow as pa 
 from 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 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. Подробнее о том, как создать набор данных в TensorFlow, читайте здесь. 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 выборок 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_parallel_calls) 
 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.

Создайте 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 анализа 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 TensorFlow I / O, 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 блоке кода ниже 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 

Установив для аргумента batch_mode значение 'auto' , мы выбираем чтобы набор данных возвращал Parquet блоков строк. 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 Contrast I / O Parquet Dataset с набором данных для паркета 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). Источник этого набора данных может быть либо в формате Petastorm , либо в необработанном формате 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 .

 from 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 (parse) 
 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 процедуру 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:

1. Производительность решений, вероятно, будет сильно различаться в зависимости от модели, набора данных и среды обучения.
2. 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.
3. 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 при вводе-выводе, мы можем быть полностью довольны пропускной способностью ниже максимальной.
4. 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.
5. И последнее, но не менее важное - это вероятность ошибок в моих экспериментах. Когда вы их найдете, пожалуйста, напишите мне.

Результаты теста (меньше секунд на шаг - 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 TFRecord формата , 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 в отношении формата TFRecord , некоторые его свойства оставляют желать лучшего. Хотя формат TFRecord и 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 .

Справочник по текстурам ковров | Ковры Weaver

Прежде чем мы перейдем к вариантам текстуры, важно знать, как устроен ковер.Ковер изготавливается путем многократного прохождения пряжи через подкладочный материал. Петли пряжи известны как «ворс» ковра, и различные факторы, связанные с ворсом, определяют внешний вид ковра - также известные как «ворс». его текстура. Петли могут быть короткими, длинными, скрученными, обрезанными и даже комбинированными для создания самых разнообразных вариантов текстуры.

Вот 7 самых популярных текстур ковров, что они означают, и чем они отличаются по прочности и ощущениям.

Уровень петли

Ковры с ровным петлевым ворсом имеют однородный неразрезанный петельный ворс, который создает плотную общую текстуру без какого-либо четкого рисунка или вариаций.Плотность петель означает, что ковер менее мягкий, но на нем также не будет следов или следов от вакуума, что делает его отличным вариантом для помещений с более высокой проходимостью и коммерческих офисных помещений.

Бербер

Берберский ковер может иметь несколько значений, но традиционно это ворс Level Loop, сделанный из более толстой пряжи, обычно нейтрального оттенка с вкраплениями цвета.Он прочный, потому что петли не обрезаны, поэтому он отлично подходит в местах с интенсивным движением. Кроме того, изменение цвета означает, что он довольно хорошо скрывает грязь и пятна. Ковры Berber задерживают грязь, и их легче повредить, чем Level Loop.

Куча разрезанная и петля

Этот тип ковров популярен благодаря своей прочности, устойчивости к раздавливанию и тому факту, что это хороший вариант для помещений с низкой и высокой проходимостью.Cut & Loop - это комбинация обрезной и петлевой пряжи, которая создает красивый узорчатый эффект и текстуру поверхности.

Бархат и плюш

Бархатные и плюшевые ковровые покрытия - это типы ворса Cut Loop, которые имеют более легкий изгиб, что делает текстуру слегка плюшевой или бархатной, что лучше всего подходит для пространств с низкой проходимостью. Это отлично подходит для спален и гостиных, там будут видны дорожные знаки.Коврики обычно используют этот стиль ворса.

Саксония

Saxony - еще один тип ковров Cut Loop с более длинным ворсом, что делает его глубоким и мягким. Эта текстура ковра состоит из плотно уложенных скрученных ворсов, которые стоят вертикально вверх. Благодаря своей высоте и равномерному направлению они легко оставляют следы и следы от вакуума.

Friezé

Friezé похож на Saxony в том, что это более длинный ворс Cut Loop, но он имеет тенденцию быть более случайным, потому что плотно скрученные ворсы лежат в разных направлениях, создавая менее однородный вид.Ковер по-прежнему плотный и мягкий, но он хорошо работает в зонах с интенсивным движением, потому что на нем не видны следы и следы от вакуума. Когда ворс Friezé достигает определенной длины, он считается ворсистым ковровым покрытием.

Многоуровневая петля

Комбинируя стопки разной высоты, Multi-Level Loop предлагает произвольную текстуру, которая отлично подходит для зон с интенсивным движением и офисных помещений.Это делается для создания геометрического узора на одно- или многоцветном ковре, будь то полосы, ромбики или что-то еще. Одним из недостатков кучи многоуровневых петель является то, что более длинные петли имеют тенденцию удерживать больше грязи.

Вам нужно новое ковровое покрытие в вашем доме или офисе в Денвере? Свяжитесь с нами сегодня! Мы предлагаем напольные покрытия оптом, поэтому вы можете быть уверены, что получаете лучший товар по лучшей цене.

Python читает паркетный файл | Python для цикла

Самые часто задаваемые вопросы

Запрошено вики @ 13.06.2021 , просмотрено 226 человек

Форматировать дату и время в строку с миллисекундами. Я хочу, чтобы строка даты и времени начиналась с даты с миллисекундами.…

На вопрос wiki @ 13.06.2021 , просмотрели 180 человек

Однострочное выражение «for» в Python Я не уверен, нужна ли мне лямбда или что-то еще. Но все же мне нужен…

Запрошено вики @ 14.06.2021 , просмотрено 145 человек

Что означает знак процента в Python В руководстве есть пример для поиска простых чисел: >>>…

Запрошено вики @ 13.06.2021 , просмотрено 144 людьми

Каково значение слова «я»? Какова цель слова self в Python? Я понимаю…

Запрошено вики @ 16.06.2021 , просмотрено 143 людьми

Добавление нового столбца в существующий DataFrame в Python pandas У меня есть следующий индексированный DataFrame с именованными столбцами и строками…

На вопрос wiki @ 14.06.2021 , просмотрели 140 человек

Определить тип объекта? Есть ли простой способ определить, является ли переменная списком, словарем,…

Запрошено вики @ 13.06.2021 , просмотрено 138 человек

Постройте корреляционную матрицу с помощью панд. У меня есть набор данных с огромным количеством функций, поэтому анализирую корреляционную матрицу…

На вопрос wiki @ 13.06.2021 , просмотрели 137 человек

Список сортировки структуры данных Python в алфавитном порядке Я немного запутался в отношении структуры данных в Python; (),[], и {}.Я…

Запрошено вики @ 13.06.2021 , просмотрено 136 человек

Генерировать случайные целые числа от 0 до 9 Как я могу сгенерировать случайные целые числа от 0 до 9 (включительно) в Python? …

На вопрос wiki @ , 14.06.2021 , просмотрели 128 человек

Python: создание фрейма данных pandas из списка. Я использую следующий код для создания фрейма данных…

На вопрос wiki @ , 14.06.2021 , просмотрели 125 человек

Каково значение слова «я»? Какова цель слова self в Python? Я понимаю…

На вопрос вики @ 13.06.2021 , просмотрели 122 человека

Найти текущий каталог и каталог файла [дубликат] На этот вопрос уже есть ответы здесь: Как правильно определить текущий…

На вопрос wiki @ 13.06.2021 , просмотрели 119 человек

Какая критическая интерфейсная графика для Python? [duplicada] Essa pergunta já tem uma resposta aqui: Возможные графические интерфейсы для…

На вопрос wiki @ 13.06.2021 , просмотрели 119 человек

х.shape [0] vs x [0] .shape в NumPy Допустим, у меня есть массив с x.shape = (10,1024), когда я пытаюсь напечатать…

На вопрос wiki @ 13.06.2021 , просмотрели 119 человек

Python OpenCV2 (cv2) обертка для получения размера изображения? Как получить размер изображения в обертке cv2 в…

Руководство по покупке ковровых покрытий

Хорошо, теперь, когда вы ознакомились с основами, пора поговорить о многих типах амортизации ковров.

Есть много разных вариантов, поэтому мы знаем, насколько это может быть запутанным.Выбор коврового покрытия лучше всего зависит от ряда факторов. Давайте посмотрим на ваш выбор.

Подушка для коврового покрытия из вспененного материала

Ковровые подкладки из вспененного повторно скрепленного материала являются наиболее часто используемой подложкой для ковровых покрытий. Насколько часто? Что ж, по данным Совета по ковровым подушкам, 85% всех ковровых покрытий, производимых в Соединенных Штатах, представляет собой повторно скрепленную пену. Боб Кларк из Совета по ковровым подушкам говорит, что повторное соединение пены - это «значительная история успеха в переработке», поскольку она содержит 100% переработанную пену, что позволяет сэкономить миллиарды фунтов пены на свалках.

Ковровые подкладки из вспененного повторно скрепленного материала отличаются разноцветным внешним видом, который является результатом соединения нескольких типов вспененного утиля. Они предлагают максимальную ценность за ваш доллар и бывают разной толщины и плотности.

Плюсы

• Самый популярный вариант: Иногда самый популярный вариант - не лучший выбор, но в данном случае это так! Прокладки из вспененного материала популярны не случайно - это долговечность и ценность.
• Стоимость: Если говорить о стоимости, то клееный пенопласт предлагает широкий диапазон цен, плотности и толщины, что делает его самым выгодным вариантом.
• Экологичность: Ковровые подкладки из вспененного склеенного материала - самые экологически чистые ковровые подкладки. Они сделаны из 100% переработанной пены.
• Долговечность: Прокладка из клееного материала отличается высокой прочностью, с множеством различных вариантов плотности и толщины, поэтому вы можете правильно подобрать ковровую подкладку к вашему ковру.

Минусы

• Проходимость: Если у вас очень много пешеходов, например, в коммерческих помещениях, вы можете подумать о чем-нибудь еще более прочном.

Коврик Prime Foam Pad

Прокладка из пенопласта Prime изготовлена ​​из «первичного» пенополиуретана, то есть не из переработанных материалов. Это более плотная форма того же пенопласта, используемого в мебели.
Набивка из пеноматериала

Prime образуется из большой массы поролона, нарезанной для использования в качестве амортизирующего материала для ковров. Как правило, он более твердый, чем другие типы ковровых покрытий, но при этом быстро тонет.

Плюсы

• Мягкая ступенька: Воздушные карманы из пенопласта обеспечивают очень мягкую ступеньку.
• Недорого: Существует множество вариантов плотности и толщины, что может сделать этот вариант недорогим.

Минусы

• Воздушные карманы: Помните те воздушные карманы, которые мы только что упомянули? Воздушные карманы пены Prime также разрушаются со временем, что делает это плохим вариантом для интенсивного движения.
• Прочность: Пена Prime не лучший вариант для участков с интенсивным движением, поэтому пена разрушится.

Коврик из пены с эффектом памяти

Ковровые подкладки из пены с эффектом памяти - это, по сути, вспененная пена, но с дополнительным элементом, добавленным, чтобы придать ей характерное ощущение пены с эффектом памяти.Если вы когда-нибудь лежали на матрасе из пены с эффектом памяти, вы знаете, что пена с эффектом памяти невероятно мягкая и удобная. Коврик из пеноматериала с эффектом памяти сделает ваш ковер таким же мягким, чтобы наступать на него.

Однако пена с эффектом памяти со временем сплющится, и постоянное растяжение основы ковра в конечном итоге повредит ковер. Это делает пену с эффектом памяти не идеальным для любой ситуации с интенсивным движением.

Плюсы

• Комфорт: Ковровые покрытия из пены с эффектом памяти - самые удобные на рынке.Есть причина, по которой люди так любят матрасы из пены с эффектом памяти.
• Прочность: Пена с эффектом памяти не уступает по прочности вспененной пене и приклеенным прокладкам из пеноматериала. Однако при высокой посещаемости он может не работать.

Минусы

• Expense: Эта мягкость будет иметь свою цену. Это дороже, чем 100% переработанный материал.
• Новинка: Пена с эффектом памяти все еще находится на новой стороне индустрии ковровых покрытий. Трудно сказать, насколько хорошо эта новая пена устоит со временем.

Коврик из волокна

Это не пена, а комбинация различных типов волокон: нейлона, полиэстера, войлока и т. Д. Волокнистые прокладки обычно рекомендуются для берберских ковров, и они могут даже потребоваться для сохранения гарантии. Но не волнуйтесь, они очень прочные.
Ковровые подкладки из волокна

не очень мягкие, но они плоские и плотные, что делает их идеальными для берберских ковров и других коммерческих ковровых покрытий. Однако, если этого не требует гарантия, это не лучший выбор.

Плюсы

• Недорого: Коврики из фиброволокна, как правило, являются самым недорогим выбором.
• Плоский и плотный: Этот тип коврового покрытия идеально подходит для ковровых покрытий с петлями или коммерческих ковровых покрытий. Это придаст вашему ковру некоторый комфорт, но не повредит ковры с низким ворсом.
• Трафик: Волоконно-оптические прокладки могут работать со многими типами трафика: низким, средним и высоким.

Минусы

• Не комфортно: Коврики из фиброволокна - не лучший выбор, когда речь идет о комфорте.Его обычно выбирают для ситуаций с интенсивным движением и для гарантийных требований.
• Натуральные волокна: Большинство волоконных ковровых покрытий можно найти с синтетическими волокнами; однако прокладка из натурального волокна может быть подвержена плесени.

Использование барабанной шлифовальной машины для деревянных полов

Если у вашего деревянного пола есть серьезные проблемы, такие как глубокое обесцвечивание, выступы, канавки и ямы, единственный способ вернуть полу его первоначальный вид - это использовать шлифовальную машину для пола с барабаном.

Шлифовальные машины для полов бывают трех различных типов: кромкообрезные, орбитальные и барабанные. Станок для обработки полов - это, по сути, мощная орбитальная ручная шлифовальная машина большого размера, которая позволяет шлифовать плинтусы и стены. Орбитальный шлифовальный станок для пола даже больше и мощнее, чем обрезной станок, но оба работают, беспорядочно и быстро перемещая один лист наждачной бумаги по дереву.

Барабанная шлифовальная машинка - это совершенно другой инструмент, в котором петля наждачной бумаги непрерывно движется вокруг барабана, разрывая дерево настолько, насколько вы хотите.С орбитальной шлифовальной машиной для пола сложно ошибиться, так как трудно удалить слишком много дерева. Напротив, барабанная шлифовальная машина для пола достаточно прочна, чтобы иметь возможность действовать в двух совершенно разных направлениях: либо разрушать пол, создавая канавки, которые невозможно отремонтировать, либо шлифовать основные недостатки, чтобы ваш пол снова выглядел эффектно.

Аренда барабанной шлифовальной машины

Барабанная шлифовальная машина для полов - это оборудование, которое вам ни в коем случае не захочется покупать.Барабанные шлифовальные машины очень дороги, их стоимость исчисляется тысячами долларов, и у них есть только одно предназначение: шлифование древесины твердых пород. Домашние центры с арендуемыми компонентами и арендными площадками обычно имеют барабанные шлифовальные машины.

Купите больше наждачной бумаги, чем вам нужно

Зернистость наждачной бумаги относится к шероховатости наждачной бумаги. Во время аренды приобретите широкий выбор наждачной бумаги и больше, чем вы думаете, что вам нужно. С барабанной шлифовальной машиной вы будете покупать длинные полосы наждачной бумаги, которая не подходит для любого другого использования.Хорошая новость заключается в том, что большинство арендных площадок выкупают неиспользованную и чистую наждачную бумагу, понимая, что пользователям нужно покупать больше, чем необходимо. Причина, по которой вы хотите купить большое количество наждачной бумаги, заключается в том, что вы не хотите, чтобы вас застали врасплох наждачная бумага, в то время как ваша барабанная шлифовальная машина для пола находится на арендованных «часах». Бегство к арендуемому двору или домашнему центру за наждачной бумагой сокращает ваше дорогое время аренды.

Попросите арендную площадку нанести наждачную бумагу

Попросите арендодателя нанести вам первый кусок наждачной бумаги.Большинство домовладельцев не знакомы с тем, как наносить наждачную бумагу на шлифовальный станок, поэтому полезно наблюдать, как это делают другие.

Поднимите барабанную шлифовальную машину только с помощью

Барабанные шлифовальные машины для пола - это громоздкие монстры, которые весят более 100 фунтов. Чтобы поднять шлифовальную машину на кузов грузовика или в заднюю часть внедорожника, вам обязательно понадобится помощь друга или сотрудника проката. Помните также, что вам понадобится помощь с шлифовальной машиной, когда вы вернетесь домой.

Избегайте удлинителей

Используйте только прилагаемый электрический шнур или удлинители, разрешенные в соответствии с инструкциями производителя.Барабанная шлифовальная машина для пола потребляет столько энергии, что можно расплавить удлинитель неподходящего размера, что приведет к возгоранию электрического тока.

Используйте респиратор, средства защиты органов слуха и защитные очки

Если вы любите работать без средств защиты, шлифование полов - не время. Несмотря на то, что на барабанной шлифовальной машине есть мешок для пыли, он собирает только большую часть пыли, а не всю ее. Также необходимы защитные очки. Барабанные шлифовальные машины для пола создают искры, когда попадают в гвозди, и могут стрелять частицами со скоростью пули.

Относитесь к мощности шлифовальной машины с уважением

Некоторые инструменты для обустройства дома, такие как кисти и пузырьковые уровни, безопасны и безвредны. Другие инструменты, такие как настольные пилы и гвоздезабиватели с порошковым приводом, настолько мощны и способны вызывать разрушения и травмы, что заслуживают не меньше, чем предельной осторожности и уважения.

К этой последней категории относятся шлифовальные машины с барабанным напольным покрытием. Пусть тот факт, что барабанные шлифовальные машины часто используются профессионалами в области напольных покрытий для искусственного повреждения полов, указывает на то, что барабанные шлифовальные машины могут испортить полы, не подлежащие ремонту.Если вы оставите барабанную шлифовальную машинку на одном месте слишком долго, возможны массивные выемки. Если вы не соблюдаете все правила техники безопасности, возможны травмы.

Песок в противоположном направлении движения барабана

Вы будете тянуть шлифовальную машину барабанного пола, а не толкать ее. Это означает, что вы перемещаете шлифовальный станок в направлении, противоположном движению барабана. Не пытайтесь приближаться к отделке, плинтусам, дверям, стенам и другим элементам, которые не подлежат шлифовке. Вы можете повредить эти предметы барабанной шлифовальной машиной либо от движущегося барабана, либо ударив по этим участкам корпусом машины.