Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.
Las estadísticas de resumen contienen gradientes y arpilleras acumuladas para cada nodo, id de dimensión de característica y depósito.
Métodos públicos
Salida <Float> | asOutput () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
estáticas BoostedTreesAggregateStats | |
Salida <Float> | statsSummary () Tensor de rango 4 de salida (forma = [divisiones, feature_dimension, cubos, logits_dimension + hessian_dimension]) que contiene estadísticas acumuladas para cada nodo, dimensión de característica y segmento. |
Métodos heredados
Métodos públicos
pública de salida <Float> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
estáticas pública BoostedTreesAggregateStats crean ( Alcance alcance, operando <entero> nodeIds, operando <> Float gradientes, operando <> Float arpilleras, operando <Integer> función, largas maxSplits, númCubetas largo)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación BoostedTreesAggregateStats.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
nodeIds | int32; Rango 1 Tensor que contiene los identificadores de nodo para cada ejemplo, forma [batch_size]. |
gradientes | float32; Tensor de rango 2 (shape = [batch_size, logits_dimension]) con gradientes para cada ejemplo. |
arpilleras | float32; Tensor de rango 2 (shape = [batch_size, hessian_dimension]) con arpilleras para cada ejemplo. |
característica | int32; Tensores de características de rango 2 (forma = [tamaño_de_lote, dimensión_función]). |
maxSplits | En t; el número máximo de divisiones posibles en todo el árbol. |
numBuckets | En t; es igual al valor máximo posible de la característica clasificada en cubos. |
Devoluciones
- una nueva instancia de BoostedTreesAggregateStats
pública de salida <Float> statsSummary ()
Tensor de rango 4 de salida (forma = [divisiones, feature_dimension, buckets, logits_dimension + hessian_dimension]) que contiene estadísticas acumuladas para cada nodo, dimensión de característica y segmento.