<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Copyright 2019 The TensorFlow IO Authors.
Step1:  BigQuery TensorFlow 리더의 엔드 투 엔드 예제
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td><a target="_blank" href="https
Step2:  인증합니다.
Step3:  프로젝트 ID를 설정합니다.
Step4:  Python 라이브러리를 가져오고 상수를 정의합니다.
Step5:  BigQuery로 인구 조사 데이터 가져오기
BigQuery에 데이터를 로드하는 도우미 메서드를 정의합니다.
Step6:  BigQuery에서 인구 조사 데이터를 로드합니다.
Step7:  가져온 데이터를 확인합니다.
수행할 작업
Step8:  BigQuery 리더를 사용하여 TensorFlow DataSet에 인구 조사 데이터 로드하기
BigQuery에서 인구 조사 데이터를 읽고 TensorFlow DataSet로 변환합니다.
Step9:  특성 열 정의하기
Step10:  모델 빌드 및 훈련하기
모델을 빌드합니다.
Step11:  모델을 훈련합니다.
Step12:  모델 평가하기
모델을 평가합니다.
Step13:  몇 가지 무작위 샘플을 평가합니다.
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
Explanation: Copyright 2019 The TensorFlow IO Authors.
End of explanation
try:
  # Use the Colab's preinstalled TensorFlow 2.x
  %tensorflow_version 2.x 
except:
  pass
!pip install fastavro
!pip install tensorflow-io==0.9.0
!pip install google-cloud-bigquery-storage
Explanation: BigQuery TensorFlow 리더의 엔드 투 엔드 예제
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td><a target="_blank" href="https://www.tensorflow.org/io/tutorials/bigquery"><img src="https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png">TensorFlow.org에서 보기</a></td>
  <td><a target="_blank" href="https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/io/tutorials/bigquery.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png">Google Colab에서 실행하기</a></td>
  <td><a target="_blank" href="https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/io/tutorials/bigquery.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png">GitHub에서소스 보기</a></td>
      <td><a href="https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ko/io/tutorials/bigquery.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png">노트북 다운로드하기</a></td>
</table>
개요
이 가이드에서는 Keras 순차 API를 사용하여 신경망을 훈련하기 위한 BigQuery TensorFlow 리더의 사용 방법을 보여줍니다.
데이터세트
이 튜토리얼에서는 UC Irvine 머신러닝 리포지토리에서 제공하는 United States Census Income 데이터세트를 사용합니다. 이 데이터세트에는 연령, 학력, 결혼 상태, 직업 및 연간 수입이 $50,000 이상인지 여부를 포함하여 1994년 인구 조사 데이터베이스에 수록된 사람들에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
설정
GCP 프로젝트 설정하기
노트북 환경과 관계없이 다음 단계가 필요합니다.
GCP 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.
프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인하세요.
BigQuery Storage API 사용
아래 셀에 프로젝트 ID를 입력합니다. 그런 다음 셀을 실행하여 Cloud SDK가 이 노트북의 모든 명령에 올바른 프로젝트를 사용하는지 확인합니다.
참고: Jupyter는 앞에 !가 붙은 줄을 셸 명령으로 실행하고 앞에 $가 붙은 Python 변수를 이러한 명령에 보간하여 넣습니다.
필수 패키지를 설치하고 런타임을 다시 시작합니다.
End of explanation
from google.colab import auth
auth.authenticate_user()
print('Authenticated')
Explanation: 인증합니다.
End of explanation
PROJECT_ID = "<YOUR PROJECT>" #@param {type:"string"}
! gcloud config set project $PROJECT_ID
%env GCLOUD_PROJECT=$PROJECT_ID
Explanation: 프로젝트 ID를 설정합니다.
End of explanation
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import os
from six.moves import urllib
import tempfile
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from google.cloud import bigquery
from google.api_core.exceptions import GoogleAPIError
LOCATION = 'us'
# Storage directory
DATA_DIR = os.path.join(tempfile.gettempdir(), 'census_data')
# Download options.
DATA_URL = 'https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/ml-engine/census/data'
TRAINING_FILE = 'adult.data.csv'
EVAL_FILE = 'adult.test.csv'
TRAINING_URL = '%s/%s' % (DATA_URL, TRAINING_FILE)
EVAL_URL = '%s/%s' % (DATA_URL, EVAL_FILE)
DATASET_ID = 'census_dataset'
TRAINING_TABLE_ID = 'census_training_table'
EVAL_TABLE_ID = 'census_eval_table'
CSV_SCHEMA = [
      bigquery.SchemaField("age", "FLOAT64"),
      bigquery.SchemaField("workclass", "STRING"),
      bigquery.SchemaField("fnlwgt", "FLOAT64"),
      bigquery.SchemaField("education", "STRING"),
      bigquery.SchemaField("education_num", "FLOAT64"),
      bigquery.SchemaField("marital_status", "STRING"),
      bigquery.SchemaField("occupation", "STRING"),
      bigquery.SchemaField("relationship", "STRING"),
      bigquery.SchemaField("race", "STRING"),
      bigquery.SchemaField("gender", "STRING"),
      bigquery.SchemaField("capital_gain", "FLOAT64"),
      bigquery.SchemaField("capital_loss", "FLOAT64"),
      bigquery.SchemaField("hours_per_week", "FLOAT64"),
      bigquery.SchemaField("native_country", "STRING"),
      bigquery.SchemaField("income_bracket", "STRING"),
  ]
UNUSED_COLUMNS = ["fnlwgt", "education_num"]
Explanation: Python 라이브러리를 가져오고 상수를 정의합니다.
End of explanation
def create_bigquery_dataset_if_necessary(dataset_id):
  # Construct a full Dataset object to send to the API.
  client = bigquery.Client(project=PROJECT_ID)
  dataset = bigquery.Dataset(bigquery.dataset.DatasetReference(PROJECT_ID, dataset_id))
  dataset.location = LOCATION
  try:
    dataset = client.create_dataset(dataset)  # API request
    return True
  except GoogleAPIError as err:
    if err.code != 409: # http_client.CONFLICT
      raise
  return False
def load_data_into_bigquery(url, table_id):
  create_bigquery_dataset_if_necessary(DATASET_ID)
  client = bigquery.Client(project=PROJECT_ID)
  dataset_ref = client.dataset(DATASET_ID)
  table_ref = dataset_ref.table(table_id)
  job_config = bigquery.LoadJobConfig()
  job_config.write_disposition = bigquery.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE
  job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.CSV
  job_config.schema = CSV_SCHEMA
  load_job = client.load_table_from_uri(
      url, table_ref, job_config=job_config
  )
  print("Starting job {}".format(load_job.job_id))
  load_job.result()  # Waits for table load to complete.
  print("Job finished.")
  destination_table = client.get_table(table_ref)
  print("Loaded {} rows.".format(destination_table.num_rows))
Explanation: BigQuery로 인구 조사 데이터 가져오기
BigQuery에 데이터를 로드하는 도우미 메서드를 정의합니다.
End of explanation
load_data_into_bigquery(TRAINING_URL, TRAINING_TABLE_ID)
load_data_into_bigquery(EVAL_URL, EVAL_TABLE_ID)
Explanation: BigQuery에서 인구 조사 데이터를 로드합니다.
End of explanation
%%bigquery --use_bqstorage_api
SELECT * FROM `<YOUR PROJECT>.census_dataset.census_training_table` LIMIT 5
Explanation: 가져온 데이터를 확인합니다.
수행할 작업: <YOUR PROJECT>를 PROJECT_ID로 바꿉니다.
참고: --use_bqstorage_api는 BigQueryStorage API를 사용하여 데이터를 가져오고 사용 권한이 있는지 확인합니다. 프로젝트에 이 부분이 활성화되어 있는지 확인합니다(https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/storage/#enabling_the_api).
End of explanation
from tensorflow.python.framework import ops
from tensorflow.python.framework import dtypes
from tensorflow_io.bigquery import BigQueryClient
from tensorflow_io.bigquery import BigQueryReadSession
  
def transofrom_row(row_dict):
  # Trim all string tensors
  trimmed_dict = { column:
                  (tf.strings.strip(tensor) if tensor.dtype == 'string' else tensor) 
                  for (column,tensor) in row_dict.items()
                  }
  # Extract feature column
  income_bracket = trimmed_dict.pop('income_bracket')
  # Convert feature column to 0.0/1.0
  income_bracket_float = tf.cond(tf.equal(tf.strings.strip(income_bracket), '>50K'), 
                 lambda: tf.constant(1.0), 
                 lambda: tf.constant(0.0))
  return (trimmed_dict, income_bracket_float)
def read_bigquery(table_name):
  tensorflow_io_bigquery_client = BigQueryClient()
  read_session = tensorflow_io_bigquery_client.read_session(
      "projects/" + PROJECT_ID,
      PROJECT_ID, table_name, DATASET_ID,
      list(field.name for field in CSV_SCHEMA 
           if not field.name in UNUSED_COLUMNS),
      list(dtypes.double if field.field_type == 'FLOAT64' 
           else dtypes.string for field in CSV_SCHEMA
           if not field.name in UNUSED_COLUMNS),
      requested_streams=2)
  
  dataset = read_session.parallel_read_rows()
  transformed_ds = dataset.map (transofrom_row)
  return transformed_ds
BATCH_SIZE = 32
training_ds = read_bigquery(TRAINING_TABLE_ID).shuffle(10000).batch(BATCH_SIZE)
eval_ds = read_bigquery(EVAL_TABLE_ID).batch(BATCH_SIZE)
Explanation: BigQuery 리더를 사용하여 TensorFlow DataSet에 인구 조사 데이터 로드하기
BigQuery에서 인구 조사 데이터를 읽고 TensorFlow DataSet로 변환합니다.
End of explanation
def get_categorical_feature_values(column):
  query = 'SELECT DISTINCT TRIM({}) FROM `{}`.{}.{}'.format(column, PROJECT_ID, DATASET_ID, TRAINING_TABLE_ID)
  client = bigquery.Client(project=PROJECT_ID)
  dataset_ref = client.dataset(DATASET_ID)
  job_config = bigquery.QueryJobConfig()
  query_job = client.query(query, job_config=job_config)
  result = query_job.to_dataframe()
  return result.values[:,0]
from tensorflow import feature_column
feature_columns = []
# numeric cols
for header in ['capital_gain', 'capital_loss', 'hours_per_week']:
  feature_columns.append(feature_column.numeric_column(header))
# categorical cols
for header in ['workclass', 'marital_status', 'occupation', 'relationship',
               'race', 'native_country', 'education']:
  categorical_feature = feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
        header, get_categorical_feature_values(header))
  categorical_feature_one_hot = feature_column.indicator_column(categorical_feature)
  feature_columns.append(categorical_feature_one_hot)
# bucketized cols
age = feature_column.numeric_column('age')
age_buckets = feature_column.bucketized_column(age, boundaries=[18, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65])
feature_columns.append(age_buckets)
feature_layer = tf.keras.layers.DenseFeatures(feature_columns)
Explanation: 특성 열 정의하기
End of explanation
Dense = tf.keras.layers.Dense
model = tf.keras.Sequential(
  [
    feature_layer,
      Dense(100, activation=tf.nn.relu, kernel_initializer='uniform'),
      Dense(75, activation=tf.nn.relu),
      Dense(50, activation=tf.nn.relu),
      Dense(25, activation=tf.nn.relu),
      Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid)
  ])
# Compile Keras model
model.compile(
    loss='binary_crossentropy', 
    metrics=['accuracy'])
Explanation: 모델 빌드 및 훈련하기
모델을 빌드합니다.
End of explanation
model.fit(training_ds, epochs=5)
Explanation: 모델을 훈련합니다.
End of explanation
loss, accuracy = model.evaluate(eval_ds)
print("Accuracy", accuracy)
Explanation: 모델 평가하기
모델을 평가합니다.
End of explanation
sample_x = {
    'age' : np.array([56, 36]), 
    'workclass': np.array(['Local-gov', 'Private']), 
    'education': np.array(['Bachelors', 'Bachelors']), 
    'marital_status': np.array(['Married-civ-spouse', 'Married-civ-spouse']), 
    'occupation': np.array(['Tech-support', 'Other-service']), 
    'relationship': np.array(['Husband', 'Husband']), 
    'race': np.array(['White', 'Black']), 
    'gender': np.array(['Male', 'Male']), 
    'capital_gain': np.array([0, 7298]), 
    'capital_loss': np.array([0, 0]), 
    'hours_per_week': np.array([40, 36]), 
    'native_country': np.array(['United-States', 'United-States'])
  }
model.predict(sample_x)
Explanation: 몇 가지 무작위 샘플을 평가합니다.
End of explanation
<END_TASK>