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Platform For AI:ツリーの深さ

最終更新日:Jul 22, 2024

ツリーの深さは、ルート頂点から最下層の頂点までの経路の長さである。 ツリー深さコンポーネントは、各頂点の深さ及び関連するツリーID (ルート頂点ID) を生成することができる。

コンポーネントの設定

方法1: パイプラインページでコンポーネントを設定する

Tree Depthコンポーネントは、Platform for AI (PAI) コンソールのMachine Learning Designerのパイプラインページに追加できます。 下表に、各パラメーターを説明します。

タブ

パラメーター

説明

フィールド設定

エッジテーブル: 開始頂点列

エッジテーブルの開始頂点列。

エッジテーブル: 端頂点列

エッジテーブルの末尾の頂点列。

チューニング

労働者

並列ジョブ実行の頂点の数。 並列性とフレームワーク通信コストの程度は、このパラメータの値とともに増加します。

Workerあたりのメモリサイズ

1つのジョブで使用できるメモリの最大サイズ。 単位:MB。 デフォルト値: 4096

使用済みメモリのサイズがこのパラメーターの値を超えると、OutOfMemoryエラーが報告されます。

データ分割サイズ (MB)

データ分割サイズ。 単位:MB。 デフォルト値: 64。

方法2: PAIコマンドを使用してコンポーネントを構成する

Tree Depthコンポーネントは、PAIコマンドを使用して設定できます。 SQLスクリプトコンポーネントを使用してPAIコマンドを実行できます。 詳細については、「SQLスクリプト」トピックの「シナリオ4: SQLスクリプトコンポーネント内でPAIコマンドを実行する」をご参照ください。

PAI -name TreeDepth
    -project algo_public
    -DinputEdgeTableName=TreeDepth_func_test_edge
    -DfromVertexCol=flow_out_id
    -DtoVertexCol=flow_in_id
    -DoutputTableName=TreeDepth_func_test_result;

パラメーター

必須

デフォルト値

説明

inputEdgeTableName

デフォルト値なし

入力エッジテーブルの名前。

inputEdgeTablePartitions

不可

フルテーブル

入力エッジテーブルのパーティション。

fromVertexCol

デフォルト値なし

入力エッジテーブルの開始頂点列。

toVertexCol

デフォルト値なし

入力エッジテーブルの末尾の頂点列。

outputTableName

デフォルト値なし

出力テーブルの名前。

outputTablePartitions

不可

デフォルト値なし

出力テーブルのパーティション。

ライフサイクルの設定 (Set lifecycle)

不可

デフォルト値なし

出力テーブルのライフサイクル。

workerNum

不可

指定なし

並列ジョブ実行の頂点の数。 並列性とフレームワーク通信コストの程度は、このパラメータの値とともに増加します。

workerMem

不可

4096

1つのジョブで使用できるメモリの最大サイズ。 単位:MB。 デフォルト値: 4096

使用済みメモリのサイズがこのパラメーターの値を超えると、OutOfMemoryエラーが報告されます。

splitSize

不可

64

データ分割サイズ。

例:

  1. SQLスクリプトコンポーネントを頂点としてキャンバスに追加し、次のSQL文を実行してトレーニングデータを生成します。

    drop table if exists TreeDepth_func_test_edge;
    create table TreeDepth_func_test_edge as
    select * from
    (
        select '0' as flow_out_id, '1' as flow_in_id
        union all
        select '0' as flow_out_id, '2' as flow_in_id
        union all
        select '1' as flow_out_id, '3' as flow_in_id
        union all
        select '1' as flow_out_id, '4' as flow_in_id
        union all
        select '2' as flow_out_id, '4' as flow_in_id
        union all
        select '2' as flow_out_id, '5' as flow_in_id
        union all
        select '4' as flow_out_id, '6' as flow_in_id
        union all
        select 'a' as flow_out_id, 'b' as flow_in_id
        union all
        select 'a' as flow_out_id, 'c' as flow_in_id
        union all
        select 'c' as flow_out_id, 'd' as flow_in_id
        union all
        select 'c' as flow_out_id, 'e' as flow_in_id
    )tmp;
    drop table if exists TreeDepth_func_test_result;
    create table TreeDepth_func_test_result
    (
      node string,
      root string,
      depth bigint
    );

    データ構造

    图结构

  2. SQLスクリプトコンポーネントを頂点としてキャンバスに追加し、次のPAIコマンドを実行してモデルをトレーニングします。

    drop table if exists ${o1};
    PAI -name TreeDepth
        -project algo_public
        -DinputEdgeTableName=TreeDepth_func_test_edge
        -DfromVertexCol=flow_out_id
        -DtoVertexCol=flow_in_id
        -DoutputTableName=${o1};
  3. SQLスクリプトコンポーネントを右クリックし、[データの表示]> [SQLスクリプトの出力] を選択してトレーニング結果を表示します。

    | node | root | depth |
    | ---- | ---- | ----- |
    | a    | a    | 0     |
    | b    | a    | 1     |
    | c    | a    | 1     |
    | d    | a    | 2     |
    | e    | a    | 2     |
    | 0    | 0    | 0     |
    | 1    | 0    | 1     |
    | 2    | 0    | 1     |
    | 3    | 0    | 2     |
    | 4    | 0    | 2     |
    | 5    | 0    | 2     |
    | 6    | 0    | 3     |