Java 类名:com.alibaba.alink.operator.stream.dataproc.ToTensorStreamOp
Python 类名:ToTensorStreamOp

功能介绍

将指定列转为 Alink 的张量类型。
如果指定列为 String 类型,并且值为 Alink 张量或者向量 toString 的结果,那么张量类型和形状将自动获取。
否则的话,需要指定张量类型和张量形状。

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 | ✓ | | |

| 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

  1. from pyalink.alink import *
  2. import pandas as pd
  3. useLocalEnv(1)
  4. df = pd.DataFrame(["FLOAT#6#0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1 "])
  5. source = StreamOperator.fromDataframe(df, schemaStr='vec string')
  6. source.link(
  7. ToTensorStreamOp()
  8. .setSelectedCol("vec")
  9. .setTensorShape([2, 3])
  10. .setTensorDataType("float")
  11. ).print()
  12. StreamOperator.execute()

Java 代码

  1. import org.apache.flink.types.Row;
  2. import com.alibaba.alink.operator.stream.StreamOperator;
  3. import com.alibaba.alink.operator.stream.dataproc.ToTensorStreamOp;
  4. import com.alibaba.alink.operator.stream.source.MemSourceStreamOp;
  5. import org.junit.Test;
  6. public class ToTensorTest {
  7. @Test
  8. public void testToTensorBatchOp() throws Exception {
  9. Row[] rows = new Row[] {
  10. Row.of("FLOAT#6#0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1 ")
  11. };
  12. MemSourceStreamOp memSourceStreamOp = new MemSourceStreamOp(rows, new String[] {"vec"});
  13. memSourceStreamOp.link(
  14. new ToTensorStreamOp()
  15. .setSelectedCol("vec")
  16. .setTensorShape(2, 3)
  17. .setTensorDataType("float")
  18. ).print();
  19. StreamOperator.execute();
  20. }
  21. }

运行结果

| vec | | —- |

| FLOAT#2,3#0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1 |