共用方式為

使用快速、有條件的、K-近鄰探索文化與媒體的藝術

  • 發行項

本文可作為透過 K-近鄰尋找比對的指導方針。 您設定了程式碼，允許查詢涉及紐約市大都會藝術博物館和阿姆斯特丹 Rijksmuseum 的有;；文化和藝術媒體。

必要條件

  • 將筆記本連結至 Lakehouse。 在左側，選取 [新增]，以新增現有的 Lakehouse 或建立 Lakehouse。

BallTree 概觀

KNN 模型背後的結構是 BallTree，這是遞歸二進位樹狀目錄結構，其中每個節點 (或 「球」) 都包含要查詢之資料點的分割區。 建置 BallTree 牽涉將資料點指派給與其中心最接近 (相對於特定特徵) 的「球」，由此導致一個結構，允許二元樹狀周遊，並自行在 BallTree 葉尋找 K-近鄰。

設定

匯入必要的 Python 程式庫並準備資料集。

from synapse.ml.core.platform import *

if running_on_binder():
    from IPython import get_ipython

from pyspark.sql.types import BooleanType
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.ml.feature import Normalizer
from pyspark.sql.functions import lit, array, array_contains, udf, col, struct
from synapse.ml.nn import ConditionalKNN, ConditionalKNNModel
from PIL import Image
from io import BytesIO

import requests
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pyspark.sql import SparkSession

# Bootstrap Spark Session
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

我們的資料集來自一個資料表，其中包含大都會和 Rijks 博物館的藝術品資訊。 結構描述如下所示：

  • id：藝術品的唯一識別碼
    • 大都會識別碼範例：388395
    • Rijks 識別碼範例：SK-A-2344
  • 標題：藝品標題，如博物館資料庫中所寫
  • 藝術家：藝術作品藝術家，如博物館資料庫中所寫
  • Thumbnail_Url：藝術作品 JPEG 縮圖位置
  • Image_Url 大都會/Rijks 網站上裝載的藝術品圖像的位置
  • 文化：藝術作品所屬的文化類別
    • 範例文化類別：拉丁美洲、埃及等。
  • 分類： 藝術作品所屬的媒介類別
    • 範例媒體類別：木工、繪畫等。
  • Museum_Page：大都會克 網站上的藝術作品的連結
  • Norm_Features：內嵌藝術品影像
  • 博物館：指定該作品源自哪個博物館
# loads the dataset and the two trained CKNN models for querying by medium and culture
df = spark.read.parquet(
    "wasbs://publicwasb@mmlspark.blob.core.windows.net/met_and_rijks.parquet"
)
display(df.drop("Norm_Features"))

定義要查詢的類別

使用兩個 KNN 模型：一個用於文化特性，一個用於媒介。

# mediums = ['prints', 'drawings', 'ceramics', 'textiles', 'paintings', "musical instruments","glass", 'accessories', 'photographs',  "metalwork",
#           "sculptures", "weapons", "stone", "precious", "paper", "woodwork", "leatherwork", "uncategorized"]

mediums = ["paintings", "glass", "ceramics"]

# cultures = ['african (general)', 'american', 'ancient american', 'ancient asian', 'ancient european', 'ancient middle-eastern', 'asian (general)',
#            'austrian', 'belgian', 'british', 'chinese', 'czech', 'dutch', 'egyptian']#, 'european (general)', 'french', 'german', 'greek',
#            'iranian', 'italian', 'japanese', 'latin american', 'middle eastern', 'roman', 'russian', 'south asian', 'southeast asian',
#            'spanish', 'swiss', 'various']

cultures = ["japanese", "american", "african (general)"]

# Uncomment the above for more robust and large scale searches!

classes = cultures + mediums

medium_set = set(mediums)
culture_set = set(cultures)
selected_ids = {"AK-RBK-17525-2", "AK-MAK-1204", "AK-RAK-2015-2-9"}

small_df = df.where(
    udf(
        lambda medium, culture, id_val: (medium in medium_set)
        or (culture in culture_set)
        or (id_val in selected_ids),
        BooleanType(),
    )("Classification", "Culture", "id")
)

small_df.count()

定義及調整 ConditionalKNN 模型

為媒介和文化資料行建立 ConditionalKNN 模型；每個模型包含輸出列、特徵列 (特徵向量)、值列 (輸出資料行下的儲存格值) 和標籤列（各 KNN 的條件品質）。

medium_cknn = (
    ConditionalKNN()
    .setOutputCol("Matches")
    .setFeaturesCol("Norm_Features")
    .setValuesCol("Thumbnail_Url")
    .setLabelCol("Classification")
    .fit(small_df)
)

culture_cknn = (
    ConditionalKNN()
    .setOutputCol("Matches")
    .setFeaturesCol("Norm_Features")
    .setValuesCol("Thumbnail_Url")
    .setLabelCol("Culture")
    .fit(small_df)
)

定義比對和視覺化方法

初始資料集和類別設定之後，準備方法，以查詢和視覺化條件式 KNN 的結果。

addMatches() 會為每個類別建立具有少數相符項目的 DataFrame。

def add_matches(classes, cknn, df):
    results = df
    for label in classes:
        results = cknn.transform(
            results.withColumn("conditioner", array(lit(label)))
        ).withColumnRenamed("Matches", "Matches_{}".format(label))
    return results

plot_urls() 呼叫 plot_img，以將每個類別的頂端相符項目視覺化為格線。

def plot_img(axis, url, title):
    try:
        response = requests.get(url)
        img = Image.open(BytesIO(response.content)).convert("RGB")
        axis.imshow(img, aspect="equal")
    except:
        pass
    if title is not None:
        axis.set_title(title, fontsize=4)
    axis.axis("off")


def plot_urls(url_arr, titles, filename):
    nx, ny = url_arr.shape

    plt.figure(figsize=(nx * 5, ny * 5), dpi=1600)
    fig, axes = plt.subplots(ny, nx)

    # reshape required in the case of 1 image query
    if len(axes.shape) == 1:
        axes = axes.reshape(1, -1)

    for i in range(nx):
        for j in range(ny):
            if j == 0:
                plot_img(axes[j, i], url_arr[i, j], titles[i])
            else:
                plot_img(axes[j, i], url_arr[i, j], None)

    plt.savefig(filename, dpi=1600)  # saves the results as a PNG

    display(plt.show())

融會貫通

定義 test_all() 以取得資料、CKNN 模型、要查詢的藝術識別碼值，以及要儲存輸出視覺效果的檔案路徑。 媒介和文化模型先前已定型並載入。

# main method to test a particular dataset with two CKNN models and a set of art IDs, saving the result to filename.png


def test_all(data, cknn_medium, cknn_culture, test_ids, root):
    is_nice_obj = udf(lambda obj: obj in test_ids, BooleanType())
    test_df = data.where(is_nice_obj("id"))

    results_df_medium = add_matches(mediums, cknn_medium, test_df)
    results_df_culture = add_matches(cultures, cknn_culture, results_df_medium)

    results = results_df_culture.collect()

    original_urls = [row["Thumbnail_Url"] for row in results]

    culture_urls = [
        [row["Matches_{}".format(label)][0]["value"] for row in results]
        for label in cultures
    ]
    culture_url_arr = np.array([original_urls] + culture_urls)[:, :]
    plot_urls(culture_url_arr, ["Original"] + cultures, root + "matches_by_culture.png")

    medium_urls = [
        [row["Matches_{}".format(label)][0]["value"] for row in results]
        for label in mediums
    ]
    medium_url_arr = np.array([original_urls] + medium_urls)[:, :]
    plot_urls(medium_url_arr, ["Original"] + mediums, root + "matches_by_medium.png")

    return results_df_culture

示範

下列儲存格會針對所需的影像識別碼和檔名執行批次查詢，以儲存視覺效果。

# sample query
result_df = test_all(small_df, medium_cknn, culture_cknn, selected_ids, root=".")

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