AI 助理
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
真的很搞笑 2023-10-18 17:15:09 78 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：
云原生大数据计算服务 MaxCompute工具 云原生大数据计算服务 MaxCompute机器学习 机器学习人工智能平台 PAI 人工智能平台 PAI pai 机器学习云原生大数据计算服务 MaxCompute
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
机器学习PAI实时的featureview的离线表 通过maxcompute能查到吗？
25
1
0
衣二三如何利用MaxCompute构建智能化运营工具？
38
1
0
机器学习PAI有没有python版本的，从odps读取数据？
59
1
0
想基于机器学习PAI和maxcompute,hologres 构建实时推荐模型两个产品到底什么关系？
52
1
0
机器学习PAI maxcompute上建py文件的方式不行吗？
48
2
0
机器学习PAI不能在maxcompute上建个py文件直接运行吗？
82
2
0
机器学习PAI特征变换的运行，可以maxcompute上运行吗？sdk装在哪呢？
68
2
0
机器学习PAI指定了-Dedit_找不到这个odps表呢，我验证了表是存在的，不知还有其他设置吗？
64
1
0
请问下机器学习PAI，非PAI用户，如何在自己的服务器上拉去以下镜像？
51
1
0
机器学习PAI的实时特征是如何保证线上线下一致性的呢？
118
3
0
大数据与机器学习

人工智能平台PAI

人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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

  • P人出游，你是否需要一个懂你更懂规划的AI导游呢？来搭建专属文旅问答机器人吧
    1749
  • 为什么我的天池notebook中，无法创建notebook文件，也无法显示我的天池文档等内容。
    947
  • 在api调用夸克搜索时，遇到权限不足问题
    324
  • 为什么 PAI DSW中一直无法使用GPU加速tensorflow，如何使用GPU加速.
    270
  • 机器学习PAI的alink任务在本地运行好好的，上传到flink web运行就报这个错误。怎么解决？
    262
  • 机器学习PAI有没有类似colab这种免费的在线Notebook代码编辑运行环境啊？
    429
  • 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
    892
  • 通义灵码 idea版本的代码提示如何设置？
    815
  • PAI做了线性回归的模型，预测结果后，回归模型评估的节点，结果R2的值是负的，我理解R2的取值范围?
    369
  • Rider中的AI代码预测，与Rider自带的代码补全功能不兼容
    249
    • 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
    49593
  • 【玩转数据系列六】文本分析算法实现新闻自动分类
    19440
  • 【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
    15003
  • 机器学习PAI全新功效——实时新闻热点Online Learning实践
    13626
  • 【玩转数据系列五】农业贷款发放预测
    11530
  • 【教程】5分钟在PAI算法市场发布自定义算法
    10345
  • 基于深度学习模型Wide&Deep的推荐
    7161
  • 推荐系统之冷启动问题
    5716
  • 【数据科学老司机在线教学第二期】阿里云大数据生态协同过滤推荐系统实战
    5271
  • 5块钱低成本阿里云大数据生态协同过滤推荐系统实战
    5230
    • 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
    2541
    52
    去学习
  • 场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销
    215
    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
    174
    8
    去学习
  • 场景实践 - 基于机器学习进行收入预测分析
    105
    6
    去学习
  • 机器学习概览及常见算法
    32492
    13
    去学习
  • 机器学习入门-概念原理及常用算法
    13550
    8
    去学习

    • 相关文章

  • 深度学习与自然语言处理的最新进展
  • 深入理解机器学习算法：从线性回归到神经网络
  • 最佳实践！使用 GraphRAG + GLM-4 对《红楼梦》全文构建中文增强检索
  • AI在医疗诊断中的应用
  • 深度学习与图像识别的奇妙之旅

    • 相关电子书

    更多
    • 大规模机器学习在蚂蚁+阿里的应用 立即下载
    阿里巴巴机器学习平台AI 立即下载
    机器学习及人机交互实战 立即下载

    相关实验场景

    更多
  • 基于MaxCompute的热门话题分析
    4087
    1.0小时
    去实验
  • 使用内置公开数据集快速体验MaxCompute
    448
    1.0小时
    去实验
  • 玩转MaxCompute SQL! 30分钟搞定数据分析挖掘
    686
    1.0小时
    去实验
  • 倚天大数据电商数据分析快速实践
    188
    1.0小时
    去实验
  • 基于OpenSearch向量检索版和MaxCompute快速搭建图搜服务
    167
    1.0小时
    去实验