AI开发环境搭建（三）：PyTorch/TensorFlow配置与电科金仓 KES-Python 连接实战

环境搭建（三）：PyTorch/TensorFlow配置与电科金仓 KES-Python 连接实战

咱们这 100 天的 AI 征程，前几天算是把地基打好了。今天第 6 天，咱们要干件大事：把 AI 的“发动机”（PyTorch/TensorFlow）和“油箱”（电科金仓 KingbaseES）正式串联起来。

作为架构师，我最怕看到的就是“实验室代码”——在本地刷个分很漂亮，一上线发现数据读不动，模型喂不饱。今天，我们就来一次正规军的配置实战。

壹：选发动机还是选变速箱？PyTorch 与 TensorFlow

在架构选型上，PyTorch 就像是一辆手动挡的越野车，逻辑透明，调试起来如指掌，是现在科研和主流大模型的首选；TensorFlow 则更像是一辆重型工业卡车，虽然学习曲线陡一点，但在工业级部署上非常扎实。

无论你选哪个，核心逻辑是一样的：让框架能够高效地从数据库里“吸”数据。

贰：Conda 环境下的“军械库”配置

咱们继续在之前的 KES_AI_Lab 环境里操作。别在系统环境里乱搞，那是对自己架构生命的负责。

配置的核心步骤如下：

叁：实战：把 KES 的数据喂给神经网络

很多新手习惯把数据库数据导成 CSV 再读取，那是“小农经济”。真正的架构思维是流式读取或者分批加载。

下面这段代码演示了如何从 电科金仓 KES 中读取存储的特征数据，并将其转化为 PyTorch 能够识别的 Tensor 格式。这才是 AI 工业化的第一步。

# -*- coding: utf-8 -*-
import ksycopg2
import torch
import numpy as np

def bridge_kes_to_pytorch():
print("— [电科金仓] AI 数据链路联调 —")

# 驱动下载与配置参考：https://www.kingbase.com.cn/download.html#drive
conn_params = "dbname=test user=username password=123456 host=127.0.0.1 port=54321"

try:
# 1. 从 KES 获取数据
conn = ksycopg2.connect(conn_params)
cur = conn.cursor()

# 假设我们表里存的是一些传感器特征数据
cur.execute("SELECT id, name FROM test_ksy LIMIT 5")
rows = cur.fetchall()

# 2. 数据转化：将数据库的 Row 转化为 NumPy 数组，再转为 Tensor
# 为了演示，我们提取 ID 列作为模拟特征
raw_data = [row[0] for row in rows]
np_data = np.array(raw_data, dtype=np.float32)

# 3. 转化为 PyTorch Tensor
feature_tensor = torch.from_numpy(np_data)

print(f"从 KES 读取到的原始数据: {raw_data}")
print(f"成功转化为 PyTorch Tensor: \\n{feature_tensor}")
print(f"Tensor 设备类型: {feature_tensor.device}")

cur.close()
conn.close()
print("— 链路闭环测试完成 —")

except Exception as e:
print(f"链路故障排查: {e}")

if __name__ == "__main__":
bridge_kes_to_pytorch()

肆：架构师的碎碎念

技术和人文同源，就在于这种“连接”的艺术。

数据库里的数据是冰冷的符号，神经网络里的 Tensor 是复杂的概率。而我们作为架构师，要做的那座桥梁，必须既能承载海量数据的冲击，又要保证每一条信息在流转过程中不丢失精度的“温润”。

今天咱们打通了链路，明天第 7 天，咱们就要正式进入 Python 数据科学基础，去看看如何用 NumPy 在内存里玩转这些从 电科金仓 KES 里取出来的“宝贝”。

** 咱们第 7 天见。**

下期预告： 第7天：Python数据科学基础：NumPy数组创建与基本运算。