針對圖片物件資料表執行推論

本文說明如何使用 BigQuery ML 在圖像物件資料表上執行推論。

您可以使用物件資料表做為 ML.PREDICT 函式的輸入內容，對圖片資料執行推論。

如要這麼做，您必須先選擇合適的模型，將其上傳至 Cloud Storage，然後執行 CREATE MODEL 陳述式，將模型匯入 BigQuery。您可以自行建立模型，或從 TensorFlow Hub 下載模型。

限制

您必須透過預留功能使用容量定價，才能使用 BigQuery ML 匯入的模型搭配物件表，系統不支援以量計價。
與物件資料表相關聯的圖片檔案必須符合下列規定：
- 大小小於 20 MB。
- 格式為 JPEG、PNG 或 BMP。
與物件資料表相關聯的圖片檔案總大小必須小於 1 TB。
模型必須是下列其中一種：
- 採用 SavedModel 格式的 TensorFlow 或 TensorFlow Lite 模型。
- 採用 ONNX 格式的 PyTorch 模型。
模型必須符合CREATE MODEL 陳述式一文中所述的輸入需求和限制。
模型的序列化大小必須小於 450 MB。
模型的反序列化 (記憶體內) 大小必須小於 1000 MB。
模型輸入張量必須符合下列條件：
- 資料類型為 tf.float32，且值位於 [0, 1) 中，或是資料類型為 tf.uint8，且值位於 [0, 255) 中。
- 使用形狀 [batch_size, weight, height, 3]，其中：
  - batch_size 必須為 -1、None 或 1。
  - width 和 height 必須大於 0。
模型必須使用下列任一色彩空間的圖片進行訓練：
- RGB
- HSV
- YIQ
- YUV
- GRAYSCALE
您可以使用 ML.CONVERT_COLOR_SPACE 函式，將輸入圖片轉換為模型訓練時使用的色彩空間。

模型範例

TensorFlow Hub 中的下列模型可搭配 BigQuery ML 和圖像物件資料表使用：

ResNet 50。如要嘗試使用這個模型，請參閱「教學課程：使用分類模型對物件資料表執行推論」一文。
MobileNet V3。如要試用這個模型，請參閱教學課程：使用特徵向量模型對物件資料表執行推論。

所需權限

如要將模型上傳至 Cloud Storage，您必須具備 storage.objects.create 和 storage.objects.get 權限。
如要將模型載入 BigQuery ML，您需要具備下列權限：
- bigquery.jobs.create
- bigquery.models.create
- bigquery.models.getData
- bigquery.models.updateData
如要執行推論，您需要具備下列權限：
- 物件資料表上的 bigquery.tables.getData
- 模型的 bigquery.models.getData
- bigquery.jobs.create

事前準備

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將模型上傳至 Cloud Storage

如要上傳模型，請按照下列步驟操作：

如果您已建立模型，請在本機儲存模型。如果您使用的是 TensorFlow Hub 的模型，請將模型下載到本機電腦。如果您使用的是 TensorFlow，這應該會為模型提供 saved_model.pb 檔案和 variables 資料夾。
必要時，建立 Cloud Storage 值區。
上傳模型構件至值區。

將模型載入 BigQuery ML

載入可搭配圖像物件表格使用的模型，與載入可搭配結構化資料使用的模型相同。請按照下列步驟將模型載入 BigQuery ML：

CREATE MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`
OPTIONS(
  model_type = 'MODEL_TYPE',
  model_path = 'BUCKET_PATH');

請依指示取代下列項目：

PROJECT_ID：您的專案 ID。
DATASET_ID：包含模型的資料集 ID。
MODEL_NAME：模型名稱。
MODEL_TYPE：請使用下列其中一個值：
- TENSORFLOW (適用於 TensorFlow 模型)
- ONNX (適用於採用 ONNX 格式的 PyTorch 模型)
BUCKET_PATH：包含模型的 Cloud Storage 值區路徑，格式為 [gs://bucket_name/[folder_name/]*]。

以下範例會使用預設專案，並使用 gs://my_bucket/my_model_folder 中的 saved_model.pb 檔案和 variables 資料夾，將 TensorFlow 模型以 my_vision_model 的形式載入至 BigQuery ML：

CREATE MODEL `my_dataset.my_vision_model`
OPTIONS(
  model_type = 'TENSORFLOW',
  model_path = 'gs://my_bucket/my_model_folder/*');

檢查模型

您可以檢查已上傳的模型，查看其輸入和輸出欄位。您需要在物件資料表上執行推論時參照這些欄位。

如要檢查模型，請按照下列步驟操作：

前往「BigQuery」頁面
前往 BigQuery
在「Explorer」窗格中，展開專案、展開包含模型的資料集，然後展開「Models」節點。
按一下模型。
在隨即開啟的模型面板中，按一下「結構定義」分頁標籤。
請查看「標籤」部分。這會識別模型輸出的欄位。
請查看「功能」部分。這會指出必須輸入模型的欄位。您可以在 ML.DECODE_IMAGE 函式的 SELECT 陳述式中參照這些項目。

如要進一步檢查 TensorFlow 模型 (例如判斷模型輸入的形狀)，請安裝 TensorFlow，然後使用 saved_model_cli show 指令。

預先處理圖片

您必須使用 ML.DECODE_IMAGE 函式將圖片位元組轉換為多維 ARRAY 表示法。您可以直接在 ML.PREDICT 函式中使用 ML.DECODE_IMAGE 輸出結果，也可以將 ML.DECODE_IMAGE 的結果寫入資料表欄，並在呼叫 ML.PREDICT 時參照該欄。

以下範例將 ML.DECODE_IMAGE 函式的輸出內容寫入資料表：

CREATE OR REPLACE TABLE mydataset.mytable AS (
  SELECT ML.DECODE_IMAGE(data) AS decoded_image FROM mydataset.object_table
  );

請使用下列函式進一步處理圖片，讓圖片與模型搭配運作：

ML.CONVERT_COLOR_SPACE 函式可將使用 RGB 色域的圖片轉換為其他色域。
ML.CONVERT_IMAGE_TYPE 函式會將 ML.DECODE_IMAGE 函式輸出的像素值，從浮點數轉換為範圍為 [0, 255) 的整數。
ML.RESIZE_IMAGE 函式會調整圖片大小。

您可以將這些函式用於 ML.PREDICT 函式，也可以在含有 ML.DECODE_IMAGE 輸出的圖片資料的資料欄上執行這些函式。

執行推論

載入適當的模型並視需要預先處理圖片資料後，您就可以針對圖片資料執行推論。

如要執行推論，請按照下列步驟操作：

SELECT *
FROM ML.PREDICT(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  (SELECT [other columns from the object table,] IMAGE_DATA AS MODEL_INPUT
  FROM PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME)
);

請依指示取代下列項目：

PROJECT_ID：包含模型和物件表格的專案 ID。
DATASET_ID：包含模型和物件資料表的資料集 ID。
MODEL_NAME：模型名稱。
IMAGE_DATA：圖片資料，可由 ML.DECODE_IMAGE 函式的輸出內容表示，或由包含 ML.DECODE_IMAGE 或其他圖片處理函式輸出的圖片資料的資料欄表示。
MODEL_INPUT：模型的輸入欄位名稱。您可以檢查模型，並查看「特徵」部分的欄位名稱，即可找到這項資訊。
TABLE_NAME：物件表格名稱。

範例

範例 1

以下範例直接在 ML.PREDICT 函式中使用 ML.DECODE_IMAGE 函式。對於輸入欄位為 input 且輸出欄位為 feature 的模型，此函式會傳回物件表格中所有圖片的推論結果：

SELECT * FROM
ML.PREDICT(
  MODEL `my_dataset.vision_model`,
  (SELECT uri, ML.RESIZE_IMAGE(ML.DECODE_IMAGE(data), 480, 480, FALSE) AS input
  FROM `my_dataset.object_table`)
);

示例 2

以下範例直接在 ML.PREDICT 函式中使用 ML.DECODE_IMAGE 函式，並在 ML.PREDICT 函式中使用 ML.CONVERT_COLOR_SPACE 函式，將圖片色彩空間從 RBG 轉換為 YIQ。並說明如何使用物件表格欄位篩選推論中包含的物件。對於輸入欄位為 input 且輸出欄位為 feature 的模型，此函式會針對物件資料表中的所有 JPG 圖片傳回推論結果：

SELECT * FROM
  ML.PREDICT(
    MODEL `my_dataset.vision_model`,
    (SELECT uri, ML.CONVERT_COLOR_SPACE(ML.RESIZE_IMAGE(ML.DECODE_IMAGE(data), 224, 280, TRUE), 'YIQ') AS input
    FROM `my_dataset.object_table`
    WHERE content_type = 'image/jpeg')
  );

示例 3

以下範例使用 ML.DECODE_IMAGE 的結果，這些結果已寫入資料表資料欄，但未進一步處理。這個函式會使用 ML.PREDICT 函式中的 ML.RESIZE_IMAGE 和 ML.CONVERT_IMAGE_TYPE 處理圖片資料。針對輸入欄位為 input 且輸出欄位為 feature 的模型，此函式會傳回已解碼圖片資料表中所有圖片的推論結果。

建立已解碼圖片資料表：

CREATE OR REPLACE TABLE `my_dataset.decoded_images`
  AS (SELECT ML.DECODE_IMAGE(data) AS decoded_image
  FROM `my_dataset.object_table`);

針對已解碼的圖片資料表執行推論：

SELECT * FROM
ML.PREDICT(
  MODEL`my_dataset.vision_model`,
  (SELECT uri, ML.CONVERT_IMAGE_TYPE(ML.RESIZE_IMAGE(decoded_image, 480, 480, FALSE)) AS input
  FROM `my_dataset.decoded_images`)
);

示例 4

下列範例使用 ML.DECODE_IMAGE 的結果，這些結果已寫入資料表資料欄，並使用 ML.RESIZE_IMAGE 進行預先處理。針對輸入欄位為 input 且輸出欄位為 feature 的模型，此函式會傳回已解碼圖片資料表中所有圖片的推論結果。

建立資料表：

CREATE OR REPLACE TABLE `my_dataset.decoded_images`
  AS (SELECT ML.RESIZE_IMAGE(ML.DECODE_IMAGE(data) 480, 480, FALSE) AS decoded_image
  FROM `my_dataset.object_table`);