Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

support human shape annotation in meta column info

Đang mở
#137 5 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python, spark, tensorflow
Lĩnh vực
data, machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với các điểm đầu vào metadata tfs.analyze và tfs.aggregate được trình bày trong ví dụ, sau đó lần theo cách các DataFrames được nhóm cung cấp shape của các cột cho TensorFlow graph. Hoàn thành khi một shape do con người cung cấp, chẳng hạn như [?,2], có thể được chấp nhận cho dữ liệu đã nhóm, trong khi các shape không tương thích vẫn tạo ra một lỗi hữu ích.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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...

Ngôn ngữ chính
Scala
Star
743
Fork
158
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của databricks/tensorframes

Tất cả issue của databricks/tensorframes

Issue tương tự

Thêm issue về Scala

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.