张量转向量 (TensorToVectorBatchOp)

Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.TensorToVectorBatchOp

Python 类名：TensorToVectorBatchOp

功能介绍

转换张量类型为向量类型。

参数说明

名称	中文名称	描述	类型	是否必须？	取值范围	默认值
selectedCol	选中的列名	计算列对应的列名	String	✓	所选列类型为 [DOUBLE_TENSOR, FLOAT_TENSOR, INT_TENSOR, LONG_TENSOR]
convertMethod	转换方法	张量转换为向量的方法，可取 flatten, sum, mean, max, min.	String		“FLATTEN”, “SUM”, “MEAN”, “MAX”, “MIN”	“FLATTEN”
outputCol	输出结果列	输出结果列列名，可选，默认null	String			null
reservedCols	算法保留列名	算法保留列	String[]			null
numThreads	组件多线程线程个数	组件多线程线程个数	Integer			1

代码示例

Python 代码

from pyalink.alink import *

import pandas as pd

useLocalEnv(1)

df_data = pd.DataFrame([
    ['DOUBLE#6#0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1']
])

batch_data = BatchOperator.fromDataframe(df_data, schemaStr = 'tensor string')

batch_data.link(TensorToVectorBatchOp().setSelectedCol("tensor")).print()

Java 代码

import org.apache.flink.types.Row;

import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import org.junit.Test;

import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class TensorToVectorBatchOpTest {

	@Test
	public void testTensorToVectorBatchOp() throws Exception {
		List <Row> data = Collections.singletonList(Row.of("DOUBLE#6#0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1"));

		MemSourceBatchOp memSourceBatchOp = new MemSourceBatchOp(data, "tensor string");

		memSourceBatchOp
			.link(
				new TensorToVectorBatchOp()
					.setSelectedCol("tensor")
			)
			.print();
	}
}

运行结果

tensor
0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1