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tensorflow模型离线预测任务配置
{
"job_detail": {
"script_name": "<str>",
"predict_data_args": {
"<str>": <any>
},
"predict_args": {
"model_path": "<str>",
"model_name": "<str>",
"batch_size": <int>,
"result_file": "<str>",
"result_field_delim": "<str>",
"output_delim": "<str>",
"row_id_col": "<str>",
"row_format": "<str>",
"write_headers": <bool>
}
}
}
- job_detail: 任务的详细描述,其下字段有:
- script_name:用户脚本文件名,默认在包目录中,支持相对路径
- predict_data_args:awf_predict_val_dataset_fn回调函数的参数,关于awf_predict_val_dataset_fn请参考[]
- predict_args:评估流程详细参数,其下字段有:
- model_path:必填,模型路径
- model_name:非必填,模型名字
- batch_size:非必填,预测时的batch大小,不填时默认1024
- result_file:非必填,预测结果文件路径,不填时默认在数据路径下的predict.csv。数据格式为csv,第一行为列名。当是单输出模型时,最后一列为预测结果值,列名为"output",当是多输出时,每个输出占一列,当模型输出命名时,输出列名是输出名,当不命名时,输出列名是"output_",是输出序号,从0开始。
- result_field_delim:非必填,预测结果文件的列分隔符,不填时默认为空格。
- output_delim:非必填,预测结果向量维度分割符,不填时默认为逗号,当预测结果是向量(例如embedding)时有用。
- write_headers:非必填,预测结果是否需要写文件头,不填默认为True
- row_id_col:非必填,输出的行标识。row_id_col指定的列必须在输入文件中存在,但不是模型的输入特征。不填时,输出结果中只包含模型输出;如果指定了row_id_col,则输出文件的第一列是输入文件对应列的值。
- row_format:非必填,预测结果每一行的格式,格式的指定的基本单位是"{}",其中可取值有
- row_id:仅当指定了row_id_col有效,结果文件中{row_id}会被替换为row_id_col指定列的值。另外也可以使用row_id_col值,例如row_id_col="uin",则{row_id}和{uin}是等价的。
- output_<idx>:当模型有多输出时,<idx>是输出的序号,从0开始。另外{output}和{output_0}是等价的。对于只有一个输出的模型指定{output}即可。格式化时,同一个{}可以多次出现,每一个{}两边都可以有任意字符串,例如一个输出用户embedding的模型,预测数据文件中有一列uid用于标识用户。那么"{uid} | {uid} | {ouput}"对应的每一行结果就类似于"123 | 123 | 0.1,0.2,0.3"这样。其中123是某一个uid,0.1,0.2,0.3是对应的embedding(这里假设使用默认维度分隔符",")。