向量转张量 (VectorToTensorBatchOp)

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

Python 类名：VectorToTensorBatchOp

功能介绍

转换向量类型为张量类型。

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 [DENSE_VECTOR, SPARSE_VECTOR, STRING, VECTOR]
handleInvalidMethod	处理无效值的方法	处理无效值的方法，可取 error, skip	String		“ERROR”, “SKIP”	“ERROR”
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
tensorDataType	要转换的张量数据类型	要转换的张量数据类型。	String		“FLOAT”, “DOUBLE”, “INT”, “LONG”, “BOOLEAN”, “BYTE”, “UBYTE”, “STRING”
tensorShape	张量形状	张量的形状，数组类型。	Long[]			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([
    ['0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1']
])

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

batch_data.link(VectorToTensorBatchOp().setSelectedCol("vec")).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 VectorToTensorBatchOpTest {

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

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

		memSourceBatchOp
			.link(
				new VectorToTensorBatchOp()
					.setSelectedCol("vec")
			)
			.print();
	}
}

运行结果

vec
DOUBLE#6#0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1