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support human shape annotation in meta column info

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python, spark, tensorflow
Ambito
data, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia con i punti di ingresso per i metadati tfs.analyze e tfs.aggregate mostrati nell’esempio, quindi traccia il modo in cui i DataFrame raggruppati espongono le forme delle colonne al grafo TensorFlow. Il lavoro è completato quando per i dati raggruppati è possibile accettare una forma fornita da una persona, come [?,2], mentre le forme incompatibili continuano a produrre un errore utile.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

data = [Row(x=[float(x), float(2 * x)], key=str(x % 2)) for x in range(1, 6)]
df_analyzed = tfs.analyze(sqlContext.createDataFrame(data))
df = sqlContext.createDataFrame(data)

# this would work
grouped_df_analyzed = df_analyzed.groupby('key')

In [79]: with tf.Graph().as_default() as g:
    ...:     x = tf.placeholder(tf.double, [None, 2], name='x_input')
    ...:     y = tf.reduce_mean(x, 0, name='x')
    ...:     df_1 = tfs.aggregate(y, grouped_df_analyzed)

#while this would fail..

grouped_df  = df.groupby('key')

In [80]: with tf.Graph().as_default() as g:
    ...:     x = tf.placeholder(tf.double, [None, 2], name='x_input')
    ...:     y = tf.reduce_mean(x, 0, name='x')
    ...:     df_1 = tfs.aggregate(y, grouped_df)

# with reason

java.lang.Exception: The data column 'x' has shape [?,?], not compatible with shape [?,2] requested by the TF graph

which would be useful if there is a function the take human input into the meta data...

Lingua principale
Scala
Stelle
743
Fork
158
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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