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TensorFlow.js는 자바스크립트에서 기계 학습을 위한 강력한 도구입니다. 이 게시물에서는 Node.js의 데이터베이스에서 TensorFlow.js를 사용하는 방법을 보여드리겠습니다.
시작하기 전에 환경을 설정해야 합니다. Node.js와 TensorFlow.js Node.js API를 설치해야 합니다.
Node.js 웹사이트에서 Node.js를 설치할 수 있습니다.
Node.js가 설치되면 다음 명령을 사용하여 TensorFlow.js Node.js API를 설치할 수 있습니다.
npm install @tensorflow/tfjs-node
이제 환경이 설정되었으므로 데이터베이스 작업을 시작할 수 있습니다.
sqlite3 Node.js 모듈을 사용하여 SQLite 데이터베이스에 연결하겠습니다. SQLite는 별도의 서버가 필요하지 않은 경량 데이터베이스입니다.
먼저 sqlite3 모듈을 설치해야 합니다.
npm install sqlite3
다음으로 다음 내용으로 database.js라는 파일을 만듭니다.
const sqlite3 = require('sqlite3').verbose();
const db = new sqlite3.Database('./database.sqlite3');
db.serialize(() => {
// create a table
db.run('CREATE TABLE IF NOT EXISTS items (name, value)');
// insert some data
const stmt = db.prepare('INSERT INTO items VALUES (?, ?)');
for (let i = 0; i < 10; i++) {
stmt.run(`Item ${i}`, i);
}
stmt.finalize();
// query the data
db.each('SELECT * FROM items', (err, row) => {
console.log(row.name + ': ' + row.value);
});
});
db.close();
이 파일에서 우리는 database.sqlite3이라는 SQLite 데이터베이스에 연결하고 있습니다. 그런 다음 items라는 테이블을 만들고 일부 데이터를 삽입합니다.
마지막으로 데이터베이스에서 데이터를 쿼리하고 콘솔에 인쇄합니다.
이 파일을 실행하려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다.
node database.js
데이터베이스에 연결하는 방법을 살펴보았으니 이제 데이터베이스와 함께 TensorFlow.js를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
이전 섹션과 동일한 database.js 파일을 사용합니다. 몇 줄의 코드를 추가하여 데이터베이스에서 TensorFlow.js tf.data.Dataset으로 데이터를 로드합니다.
const sqlite3 = require('sqlite3').verbose();
const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
const db = new sqlite3.Database('./database.sqlite3');
db.serialize(() => {
// create a table
db.run('CREATE TABLE IF NOT EXISTS items (name, value)');
// insert some data
const stmt = db.prepare('INSERT INTO items VALUES (?, ?)');
for (let i = 0; i < 10; i++) {
stmt.run(`Item ${i}`, i);
}
stmt.finalize();
// query the data
const dataset = tf.data.Dataset.fromSqlQuery('SELECT * FROM items', db, (err, row) => {
return {
name: row.name,
value: row.value
};
});
// print the data
dataset.forEachAsync(item => {
console.log(item.name + ': ' + item.value);
});
});
db.close();
이 파일에서는 tf.data.Dataset.fromSqlQuery() 함수를 사용하여 데이터베이스에서 tf.data.Dataset으로 데이터를 로드합니다. 그런 다음 데이터를 콘솔에 인쇄합니다.
이 파일을 실행하려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다.
node database.js
이 게시물에서는 Node.js에서 데이터베이스와 함께 TensorFlow.js를 사용하는 방법을 살펴보았습니다. 데이터베이스에 연결하는 방법과 TensorFlow.js를 사용하여 데이터베이스에서 데이터를 로드하는 방법을 살펴보았습니다.