Apache spark 我可以在spark ML管道中设置阶段名称吗？

我开始创建更复杂的ML管道，并多次使用相同类型的管道阶段。是否有一种方法可以设置阶段的名称，以便其他人可以轻松地查询保存的管道并了解发生了什么？e、 g

vecAssembler1 = VectorAssembler(inputCols = ["P1", "P2"], outputCol="features1")
vecAssembler2 = VectorAssembler(inputCols = ["P3", "P4"], outputCol="features2")
lr_1 = LogisticRegression(labelCol = "L1")
lr_2 = LogisticRegression(labelCol = "L2")
pipeline = Pipeline(stages=[vecAssembler1, vecAssembler2, lr_1, lr_2])
print pipeline.stages

这将返回如下内容：

[VectorAssembler_4205a9d090177e9c54ba, VectorAssembler_42b8aa29277b380a8513, LogisticRegression_42d78f81ae072747f88d, LogisticRegression_4d4dae2729edc37dc1f3]

但我想做的是：

pipeline = Pipeline(stages=[vecAssembler1, vecAssembler2, lr_1, lr_2], names=["VectorAssembler for predicting L1","VectorAssembler for predicting L1","LogisticRegression for L1","LogisticRegression for L2")

这样，保存的管道模型可以由第三方加载，并且它们将获得良好的描述：

print pipeline.stages
# [VectorAssembler for predicting L1,VectorAssembler for predicting L2,LogisticRegression for L1,LogisticRegression for L2]

您可以使用方法重命名每个变压器/估计器：

vecAssembler1 = VectorAssembler(inputCols = ["P1", "P2"], outputCol="features1")
vecAssembler1._resetUid("VectorAssembler for predicting L1")

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默认情况下，它使用java的UID随机生成器。

现在我使用它-它在我创建的管道上工作，但在保存和加载时不工作。我猜当再次加载时，所有阶段的新实例都会被创建，它使用的默认值是java的UID随机生成器。有什么想法吗？谢谢你用什么版本的spark？试着检查一下spark-2.3：太好了。不，我现在用的是2.2。期待2.3，但等待组织赶上！谢谢@prudenko，我也面临同样的问题。加载保存的模型时，UID正在更改。我正在使用pyspark 2.4.4。请给出一些示例，说明我们如何在保存这些UID的同时保持它们，以便在加载pipelineModel后按原样获取它们