大資料時代，資料均採用集群儲存方式，那麼在應用這些資料做模型訓練時，遇到的乙個問題就是，如何將各種模型直接執行到spark集群，經調研發現可以通過將其進行類封裝的方式實現集群執行，具體實現方式如下：
1、開發環境準備：pytorch和sparktorch包必備
2、示例**如下：
from pyspark.sql.types import doubletype
from pyspark import keyword_only
from pyspark.ml.param.shared import hasoutputcols, param, params, hasinputcol
from pyspark.ml import pipeline, pipelinemodel
from sparktorch.pipeline_util import pysparkreaderwriter
from pyspark.ml import model
from pyspark.ml.regression import linearregression, linearregressionmodel
from pyspark.ml.util import identifiable, mlreadable, mlwritable
from pyspark.ml.param import typeconverters
spark = sparksession.builder \
.enablehivesupport() \
.getorcreate()
df = spark.read.table('hive_table_name')
class splitcol(model, hasinputcol, hasoutputcols, pysparkreaderwriter, mlreadable, mlwritable, identifiabl
自定義網路模型
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