scala – Apache spark mllib.linalg向量与用于机器学习的spark.util向量之间的差异

我正在尝试在spark和scala中实现神经网络,但无法执行任何向量或矩阵乘法.
Spark提供两个向量. Spark.util向量支持点操作但不推荐使用. mllib.linalg向量不支持scala中的操作.

哪一个用于存储权重和训练数据?

如何使用像w * x这样的mllib在spark scala中执行向量乘法,其中w是向量或权重矩阵,x是输入.
pyspark矢量支持点积,但在scala中我无法在向量中找到这样的函数

最佳答案
好吧,如果您需要完全支持线性代数运算符,您必须自己实现这些或使用外部库.在第二种情况下,显而易见的选择是Breeze.

它已经在幕后使用,因此不会引入其他依赖项,您可以轻松修改现有的Spark代码以进行转换:

import breeze.linalg.{DenseVector => BDV, SparseVector => BSV, Vector => BV}

def toBreeze(v: Vector): BV[Double] = v match {
  case DenseVector(values) => new BDV[Double](values)
  case SparseVector(size, indices, values) => {
    new BSV[Double](indices, values, size)
  }
}

def toSpark(v: BV[Double]) = v match {
  case v: BDV[Double] => new DenseVector(v.toArray)
  case v: BSV[Double] => new SparseVector(v.length, v.index, v.data)
}

Mahout提供有趣的Spark and Scala bindings,您可能会觉得有趣.

对于简单的矩阵向量乘法,可以更容易地利用现有的矩阵方法.例如,IndexedRowMatrix和RowMatrix提供了可以采用局部矩阵的乘法方法.您可以查看Matrix Multiplication in Apache Spark以获取示例用法.

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