作るためにスキーマを定義する。今回は特徴量が全て浮動小数点型だったので楽だけど、異なるときは型を変えていく必要がある。配列を受け付けてくれないのでプリミティブな型に変換する関数を用意する。環境に持っていくことなんてそうないだろうけど。rowsこれでデータができた。学習済みモデルの推論を分散処理するデータセットとモデルが揃ったので、次は本題となる推論の部分を分散処理する。使ってエグゼキュータのインタプリタ上で使えるようにする。リモートのホスト上のインタプリタにロードしている。0x7fe46aa4f8d0>まずはデータを一行ずつ推論させてみることにしよう。データセットの一つの花の特徴量に対応する。アトリビュートからアクセスできる。list(y_pred)...上記を使って推論してみよう。分散処理を実行している。0]どうやら、それっぽい値が得られた。次のようにリストの入れ子になる。ついて評価してみよう。y_pred)1.0どうやら、ちゃんと推論できたようだ。続いては複数行をまとめて推論させてみることにしよう。パーティションという単位でデータをまとまりとして扱うことができる。以下の関数は複数行のデータを受け取れるようにしてある。y_pred...上記を実行してみよう。