备案控制台
开发者社区 > 大数据与机器学习 > 人工智能平台PAI > 正文

机器学习PAI中deeprec有直接读odps TableRecordDataset的工具吗？

机器学习PAI中deeprec有直接读odps TableRecordDataset的工具吗？

展开
收起
cuicuicuic 2023-10-18 17:15:09 47 0
2 条回答
写回答
取消 提交回答
  • sunrr

    DeepRec是阿里巴巴开源的一套深度学习推荐系统框架，它提供了多种数据读取接口，包括读取本地文件、HDFS、ODPS等。但是，DeepRec并没有提供直接读取ODPS TableRecordDataset的接口。

    如果你想在DeepRec中使用ODPS TableRecordDataset，你需要先将数据从ODPS TableRecordDataset转换为其他格式，然后再使用DeepRec的数据读取接口读取这个转换后的数据。

    具体来说，你可以使用ODPS的SDK来读取ODPS TableRecordDataset，然后将数据转换为JSON或者CSV格式，然后再使用DeepRec的数据读取接口读取这个转换后的数据。

    以下是一个基本的示例：

    ```python
    import pai.deeping.model.io.reader.Reader;
    import org.apache.commons.csv.CSVFormat;
    import org.apache.commons.csv.CSVParser;
    import org.apache.commons.csv.CSVRecord;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
    import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
    import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
    import org.apache.hadoop.fs.Path;
    import org

    2023-10-21 17:53:23
    赞同 展开评论 打赏
  • wljslmz
    公众号：网络技术联盟站，InfoQ签约作者，阿里云社区签约作者，华为云 云享专家，BOSS直聘 创作王者，腾讯课堂创作领航员，博客+论坛：https://www.wljslmz.cn，工程师导航：https://www.wljslmz.com

    在阿里云机器学习平台PAI中，DeepRec算法库提供了非常丰富的推荐算法模型和工具。当您需要读取ODPS表数据时，可以利用PAI Data Source组件提供的TableRecordDataset来实现数据的读取和处理。

    具体而言，您可以按照以下步骤使用TableRecordDataset来读取ODPS表数据：

    1. 在PAI Studio中创建一个新的项目，并创建一个Python的Notebook环境。
    2. 在Notebook中导入必要的Python库（如tensorflow, pai等），并使用pai.data.TableRecordDataset创建数据集对象：
      ```
      import tensorflow as tf
      from pai.data.odps.odps_reader import OdpsTableReader

    odps_tablereader = OdpsTableReader(
    access_id="your_odps_access_id",
    access_key="your_odps_access_key",
    project="your_odps_project_name",
    endpoint="your_odps_endpoint",
    table="your_odps_table_name"
    )

    data = tf.data.Dataset.from_generator(
    odps_tablereader.read, output_types=(tf.int64, tf.float32),
    output_shapes=([None, 1], [None, None]))
    ```

    1. 对于TableRecordDataset对象data，您可以使用tf.data API中的各种函数进行数据的处理和转换，最后将其传递给DeepRec算法库的模型训练函数或预测函数来完成模型的训练或预测操作。
    2023-10-18 18:27:57
    赞同 展开评论 打赏
问答分类：
机器学习/深度学习 分布式计算 MaxCompute 云原生大数据计算服务 MaxCompute
问答标签：
人工智能平台 PAI pai 机器学习人工智能平台 PAI 云原生大数据计算服务 MaxCompute工具 云原生大数据计算服务 MaxCompute pai 人工智能平台 PAI工具
问答地址：
开发者社区 > 大数据与机器学习 > 人工智能平台PAI > 问答
相关产品：
人工智能平台 PAI

版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关问答
人工智能平台PAI
大数据计算MaxCompute的MF和PAI的区别是什么？
24
2
0
机器学习PAI 这个配置，都是默认走的sigmoid_cross_entropy吧？
23
0
0
大数据计算MaxCompute的机器学习深度学习上gpu服务器资源怎么使用和配置？
40
4
0
机器学习PAI将c++17相关的改为了c++1z，可以大概讲一下修改拿一些编译问题吗？
22
1
0
机器学习PAI下载最新的bladedisc编译出现问题了？
25
0
0
机器学习PAI中如何在maxcompute运行一个脚本定时删除oss文件？
21
1
0
机器学习PAI代码每次输出的结果都不一样，有没有类似随机种子的方法可以固定输出？
17
1
0
机器学习PAI模型删20分钟了还没删掉是咋回事呀?
39
0
0
升级了下机器学习PAI，是另一个错误了，如何解决？
28
1
0
机器学习PAI 编译的jar包和部署的flink集群，报错误，有人知道是哪里出了问题吗？
21
0
0
大数据与机器学习

人工智能平台PAI

我要提问

相关产品

  • 人工智能平台 PAI
    文档详情 产品详情

    • 热门讨论

    热门文章

  • 如何高效的往交互建模（dsw）上传较大的文件，有从阿里云盘中直接下载或类似的方法吗？
    2885
  • 小白想问一下nas上面的模型怎么通过pai-eas进行使用
    1011
  • 请教一下机器学习PAI 这个镜像部署之后，进入docker会报错?!
    20
  • 机器学习PAI同步向hologress写入数据时，会影响eas服务读取hologress的数据吗？
    19
  • 机器学习PAI可选服务下没有东西，是和vpc没有nat有关吗？
    19
  • 机器学习PAI自定义模型，在PAI上跑的流程是怎样的啊？ 打一个这样的包上传吗？bipartite_
    19
  • 通义千问 HTTP请求多轮对话的方式是什么格式的，文档里的没法实现，需要帮助，谢谢
    202
  • 机器学习PAI有数据，再同步，就报错了，怎么解决？
    17
  • modelscope 里面的模型用pipeline 做推理太慢怎样提高推理速度
    740
  • PAI-DSW重启/创建实例一直提示可用资源不足
    673
    • 展开全部
  • 【玩转数据系列十】利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类
    47909
  • 【玩转数据系列六】文本分析算法实现新闻自动分类
    18479
  • 阿里巴巴机器学习系列课程
    14997
  • 【玩转数据系列十三】机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分
    13891
  • 实践！如何用阿里云的机器学习得出泰坦尼克号沉船事件中谁有更大的概率获救
    13503
  • 【玩转数据系列三】利用图算法实现金融行业风控
    12989
  • 基于对象特征的推荐
    11518
  • 【玩转数据系列五】农业贷款发放预测
    11324
  • 【玩转数据系列四】听说啤酒和尿布很配？本期教你用协同过滤做推荐
    13921
  • FM算法介绍
    11171
    • 展开全部

    相关课程

    更多
  • PAI平台学习路线：机器学习入门到应用
    685
    52
    去学习
  • 场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销
    138
    7
    去学习
  • 场景实践 - 基于阿里云PAI机器学习平台使用时间序列分解模型预测商品销量
    97
    8
    去学习
  • 场景实践 - 基于机器学习进行收入预测分析
    62
    6
    去学习
  • 机器学习概览及常见算法
    29627
    13
    去学习
  • 机器学习入门-概念原理及常用算法
    13183
    8
    去学习

    • 相关文章

  • Numpy实现Conv2D
  • 数据结构与算法⑨(第三章_下)队列的概念和实现(力扣：225+232+622)（下）
  • 数据结构与算法⑩(第四章_上)树和二叉树和堆的概念及结构（上）
  • 大数据存储技术（2）—— HDFS分布式文件系统
  • MapReduce分布式编程

    • 相关电子书

    更多
    • 微博机器学习平台架构和实践 立即下载
    机器学习及人机交互实战 立即下载
    大数据与机器学习支撑的个性化大屏 立即下载

    相关实验场景

    更多
  • 通过FastMR自动拉起大数据集群并运行TPCDS任务
    3191
    2.0小时
    去实验
  • 基于MaxCompute的热门话题分析
    3817
    1.0小时
    去实验
  • 如何将 PolarDB-X 与大数据等系统互通
    907
    1.0小时
    去实验
  • 实时数据及离线数据上云方案
    771
    2.0小时
    去实验
  • 使用内置公开数据集快速体验MaxCompute
    309
    1.0小时
    去实验