{ "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。

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NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (sequential_8/bidirectional_6/forward_lstm_6/strided_slice:0) to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported

这个错误通常意味着您正在尝试将Tensor对象转换为NumPy数组时出现问题。TensorFlow中的Tensor对象是符号对象，不是实际的值，因此无法直接转换为NumPy数组。要将Tensor转换为NumPy数组，请使用eval()函数或者将Tensor对象传递给session.run()函数进行计算。您可以尝试使用以下代码片段将Tensor对象转换为NumPy数组：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 假设您的Tensor对象是'tensor'
sess = tf.Session()
numpy_array = sess.run(tensor)

请注意，在将Tensor转换为NumPy数组时，必须在TensorFlow会话中计算Tensor。

class SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def __init__(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits

这是一个使用 PyTorch 实现的分词模型，采用了 LSTM 神经网络结构。该模型的输入是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的整数张量 `inputs`，表示分词器需要对其中的文本进行分词，其中 `batch_size` 表示批次大小，`sequence_length` 表示序列长度。此外，还需要输入一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的二元张量 `mask`，其中每个元素表示对应文本是否为填充，即 `1` 表示不是填充，`0` 表示是填充。

模型的输出是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的浮点数张量，其中每个元素表示对应位置是否需要分词，即 `1` 表示需要分词，`0` 表示不需要分词。

在模型的构造函数中，首先调用了基类 `torch.nn.Module` 的构造函数来初始化模型。然后，定义了一个 `torch.nn.Embedding` 层，用于将输入的整数张量转换为词向量。接下来，定义了一个双向 LSTM 层，用于学习输入序列的上下文信息。最后，定义了一个全连接层和一个 sigmoid 激活函数，用于将 LSTM 输出转换为需要分词的概率。在模型的前向传播过程中，首先将输入文本转换为词向量，然后通过 LSTM 层计算序列的上下文信息，再通过全连接层和 sigmoid 激活函数计算需要分词的概率，并与 `mask` 做点乘，得到最终的输出。