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  • 数据湖探索 DLI-深度学习模型预测:参数说明
    参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model 是 是否是deeplearning4j的模型。 true代表是deeplearning4j，false代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。
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  • 数据湖探索 DLI-深度学习模型预测:示例
    示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM Mnist( image Array[TINYINT] ) SELECT DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(image, 'your_dl4j_model_path', false) FROM Mnist SELECT DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(image, 'your_keras_model_path', true) FROM Mnist SELECT DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(image, 'your_keras_model_config_path', 'keras_weights_path') FROM Mnist 文本分类预测我们采用一组新闻标题数据作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每个新闻标题所属的类别，比如经济，体育，娱乐等。 1 2 3 4 5 6 7 CREATE SOURCE STREAM News( title String ) SELECT DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(title, 'your_dl4j_word2vec_model_path','your_dl4j_model_path', false) FROM News SELECT DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(title, 'your_keras_word2vec_model_path','your_keras_model_path', true) FROM News SELECT DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(title, 'your_dl4j_model_path', false) FROM New SELECT DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(title, 'your_keras_model_path', true) FROM New
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  • 数据湖探索 DLI-深度学习模型预测:语法格式
    语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name, model_path, is_dl4j_model) DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name, keras_model_config_path, keras_weights_path) -- 适用于Keras模型 -- 文本分类，返回预测文本分类的类别id DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name, model_path, is_dl4j_model) -- 采用默认word2vec模型 DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name, word2vec_path, model_path, is_dl4j_model) 模型及配置文件等需存储在用户的OBS中，路径格式为"obs://your_ak:your_sk@obs.your_obs_region.xxx.com:443/your_model_path"。例如：模型存放在OBS上，桶名为dl_model，文件名为model.h5，则路径填写为"obs://your_ak:your_sk@obs.xxx.com:443/dl_model/model.h5"。
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  • 数据湖探索 DLI-深度学习模型预测:示例
    示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM Mnist( image Array[TINYINT] ) SELECT DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(image, 'your_dl4j_model_path', false) FROM Mnist SELECT DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(image, 'your_keras_model_path', true) FROM Mnist SELECT DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(image, 'your_keras_model_config_path', 'keras_weights_path') FROM Mnist 文本分类预测我们采用一组新闻标题数据作为流的输入，通过加载预训练的deeplearning4j模型或者keras模型，可以实时预测每个新闻标题所属的类别，比如经济，体育，娱乐等。 1 2 3 4 5 6 7 CREATE SOURCE STREAM News( title String ) SELECT DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(title, 'your_dl4j_word2vec_model_path','your_dl4j_model_path', false) FROM News SELECT DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(title, 'your_keras_word2vec_model_path','your_keras_model_path', true) FROM News SELECT DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(title, 'your_dl4j_model_path', false) FROM New SELECT DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(title, 'your_keras_model_path', true) FROM New
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  • 数据湖探索 DLI-深度学习模型预测:语法格式
    语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name, model_path, is_dl4j_model) DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name, keras_model_config_path, keras_weights_path) -- 适用于Keras模型 -- 文本分类，返回预测文本分类的类别id DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name, model_path, is_dl4j_model) -- 采用默认word2vec模型 DL_TEXT_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name, word2vec_path, model_path, is_dl4j_model) 模型及配置文件等需存储在用户的OBS中，路径格式为"obs://your_ak:your_sk@obs.your_obs_region.xxx.com:443/your_model_path"。例如：模型存放在OBS上，桶名为dl_model，文件名为model.h5，则路径填写为"obs://your_ak:your_sk@obs.xxx.com:443/dl_model/model.h5"。
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  • 数据湖探索 DLI-深度学习模型预测:参数说明
    参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 field_name 是 数据在数据流中的字段名。 图像分类中field_name类型需声明为ARRAY[TINYINT]。 文本分类中field_name类型需声明为String。 model_path 是 模型存放在OBS上的完整路径，包括模型结构和模型权值。 is_dl4j_model 是 是否是deeplearning4j的模型。 true代表是deeplearning4j，false代表是keras模型。 keras_model_config_path 是 模型结构存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。
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  • 数据湖探索 DLI-异常检测:参数说明
    参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 默认值 transientThreshold 否 连续transientThreshold个窗口发生数据改变表示发生数据概念迁移。 5 numTrees 否 随机森林中Tree的数量。 15 maxLeafCount 否 Tree最大叶子节点数量。 15 maxTreeHeight 否 Tree最大高度。 12 seed 否 算法使用的随机种子值。 4010 numClusters 否 分类数，默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history：学习所有历史数据。 horizon：仅考虑最近一段时间历史数据，默认为4个窗口。 history
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