{ "group_by": { "bidirectional_first_seen_ms": { "date_histogram": { "field": "bidirectional_first_seen_ms", "calendar_interval": "1h" } }, "user": { "terms": { "field": "user" } } }, "aggregations": { "net_score.avg": { "avg": { "field": "net_score" } }, "bidirectional_duration_ms.sum": { "sum": { "field": "bidirectional_duration_ms" } } } }将上述指令加入进来

好的，根据您提供的指令，我可以为您解释一下其含义。这是一个 Elasticsearch 的聚合查询，用于按照每小时的时间间隔将数据按照 user 字段进行分组，并计算 net_score 字段的平均值和 bidirectional_duration_ms 字段的总和。具体的解释如下：

- group_by：指定聚合操作需要进行的分组方式，这里使用了 date_histogram 和 terms 聚合函数，将数据按照时间和 user 字段进行分组。
- date_histogram：按照时间字段进行分组，这里的 interval 为 1 小时。
- terms：按照 user 字段进行分组。
- aggregations：指定需要对每个分组进行的聚合操作。
- avg：计算 net_score 字段的平均值。
- sum：计算 bidirectional_duration_ms 字段的总和。

您可以将这个聚合查询加入到 Elasticsearch 中进行使用，根据您的具体需求进行调整和修改。希望这些信息能够帮助到您！如果您有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

相关问题

Unknown layer: Bidirectional. Please ensure this object is passed to the `custom_objects` argument

这个错误通常是因为在加载模型时，没有添加必要的自定义层到 `custom_objects` 参数中。

如果你的模型中使用了自定义的层，你需要将这些自定义层添加到 `custom_objects` 参数中。例如，如果你的模型使用了 Bidirectional 层，则可以使用以下代码进行加载：

from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.layers import Bidirectional

model = load_model('my_model.h5', custom_objects={'Bidirectional': Bidirectional})

在上面的代码中，我们将 `Bidirectional` 层添加到了 `custom_objects` 参数中，这样在加载模型时就可以识别这个自定义层了。

注意，如果你的模型中使用了多个自定义层，你需要将它们全部添加到 `custom_objects` 参数中。

Cannot convert a symbolic Tensor (bidirectional_2/forward_lstm_2/strided_slice:0) to a numpy array.

这个错误通常发生在尝试将一个符号张量转换为NumPy数组时。符号张量是在TensorFlow图中定义的节点，它们不包含任何值，只包含计算图中操作的描述。要将符号张量转换为NumPy数组，需要使用会话或运行中的函数来评估它们。

例如，假设您有一个名为`my_tensor`的符号张量，并且您想将其转换为NumPy数组，您可以这样做：

import tensorflow as tf

# 定义一个符号张量
my_tensor = tf.constant([1, 2, 3])

# 创建一个TensorFlow会话
with tf.Session() as sess:
    # 使用会话运行张量并将其转换为NumPy数组
    my_array = my_tensor.eval()

# 打印NumPy数组
print(my_array)

如果您正在使用TensorFlow 2.0及更高版本，则可以使用`tf.function`装饰器来定义一个运行时函数，并在其中评估符号张量。例如：

import tensorflow as tf

# 定义一个符号张量
my_tensor = tf.constant([1, 2, 3])

# 定义一个运行时函数来评估符号张量
@tf.function
def get_array():
    return my_tensor.numpy()

# 调用运行时函数并获取NumPy数组
my_array = get_array()

# 打印NumPy数组
print(my_array)

希望这可以帮助您解决问题。