表からベクトルへ - Platform For AI - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

テーブルからベクトルへのコンポーネントは、データの複数の列をベクトルデータに変換します。

制限事項

サポートされているコンピューティングエンジンは、MaxComputeとRealtime compute for Apache Flinkです。

概要

この列ベクトルコンポーネントは、複数の数値列データをベクトルデータに変換します。

Machine Learning Designerでコンポーネントを構成する

入力ポート

入力ポート (左から右へ)

データ型

推奨上流コンポーネント

必須/任意

data

Integer

読み取りテーブル

CSVファイルの読み取り

可

コンポーネントパラメータ

タブ	項目	説明
フィールド設定	reservedCols	予約する生成された列の名前。デフォルトでは、すべての列が予約されています。
フィールド設定	selectedCols	データをベクトルに変換する数値列の名前。
パラメーター設定	vectorCol	ベクトルデータを含む生成された列の名前。
	handleInvalid	例外を処理するために使用されるポリシー。デフォルト値: ERROR。有効な値：エラー: 例外をスローします。 SKIP: 例外をスキップしてNULLを返します。
	vectorSize	ベクトル内の要素の数。デフォルト値: -1。
実行チューニング	数の労働者	労働者の数。このパラメーターは、Memory per worker, unit MBパラメーターと一緒に使用する必要があります。このパラメーターの値は正の整数でなければなりません。有効な値: [1,9999] 。
実行チューニング	ワーカあたりのメモリ、単位MB	各ワーカーのメモリサイズ。有効な値: 1024〜65536。単位：MB。

出力ポート

出力ポート (左から右へ)	保管場所	推奨下流コンポーネント	モデルタイプ
出力結果	N/A	None	None

例：

次のコードをPyAlink Scriptコンポーネントのコードエディターにコピーできます。これにより、PyAlinkスクリプトコンポーネントは、テーブルからベクトルへのコンポーネントのように機能します。

from pyalink.alink import *

def main(sources, sinks, parameter):
    data = sources[0]
    op = ColumnsToVectorBatchOp()\
        .setSelectedCols(["f0", "f1"])\
        .setReservedCols(["row"])\
        .setVectorCol("vec")\
        .linkFrom(data)
    result = op.linkFrom(data)
    result.link(sinks[0])
    BatchOperator.execute()