该文档涉及的组件

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