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

  1. from pyalink.alink import *
  3. import pandas as pd
  5. useLocalEnv(1)
  7. df_data = pd.DataFrame([
  8.     ['DOUBLE#6#0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1']
  9. ])
  11. batch_data = BatchOperator.fromDataframe(df_data, schemaStr = 'tensor string')
  13. batch_data.link(TensorToVectorBatchOp().setSelectedCol("tensor")).print()

Java 代码

  1. import org.apache.flink.types.Row;
  3. import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
  4. import org.junit.Test;
  6. import java.util.Collections;
  7. import java.util.List;
  9. public class TensorToVectorBatchOpTest {
  11.     @Test
  12.     public void testTensorToVectorBatchOp() throws Exception {
  13.         List <Row> data = Collections.singletonList(Row.of("DOUBLE#6#0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1"));
  15.         MemSourceBatchOp memSourceBatchOp = new MemSourceBatchOp(data, "tensor string");
  17.         memSourceBatchOp
  18.             .link(
  19.                 new TensorToVectorBatchOp()
  20.                     .setSelectedCol("tensor")
  21.             )
  22.             .print();
  23.     }
  24. }

运行结果

| tensor | | —- |

| 0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1 |