有没有方便的方法将Dataframe从Spark转换为DL4j使用的类型？目前在DL4j算法中使用Daraframe我得到一个错误：“类型不匹配，预期：RDD [DataSet]，actual：Dataset [Row]”。
通常，我们使用datavec。如果你愿意，我可以为你指出一些例子。数据帧做了太多假设，使得它太脆弱而无法用于真实世界的深度学习。
除此之外，数据框通常不是表示线性代数的良好抽象。 （例如在处理图像时会出现问题）
我们在这里有一些与spark.ml的互操作：https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j/blob/master/deeplearning4j/deeplearning4j-scaleout/spark/dl4j-spark-ml/src/test/java/org/deeplearning4j/spark/ml/impl/SparkDl4jNetworkTest.java
但总的来说，数据集就像numpy一样只是一对ndarray。如果你必须使用spark工具，并且只想在最后一英里使用ndarrays，那么我的建议是让数据帧匹配纯粹数字的某种形式的模式，将其映射到ndarray“行”。
一般来说，我们这样做的一个重要原因是因为我们所有的ndarray都是堆掉的。 Spark在处理数据管道和使用JVM时不应该有很多限制（矩阵数学） - 我们采用了一种不同的方法，允许我们有效地使用gpus和其他一些东西。
当我们进行转换时，它最终成为：原始数据 - >数字表示 - > ndarray
你可以做的是将数据帧映射到double / float数组，然后使用Nd4j.create（float / doubleArray），或者你也可以这样做：someRdd.map（inputFloatArray - > new DataSet（Nd4j.create（yourInputArray），yourLabelINDARray） ）
这将为您提供“数据集”您需要一对与输入数据和标签匹配的ndarray。那里的标签是相对于你正在解决的问题，无论是分类还是回归。