BoostedTreesAggregateStats

kelas akhir publik BoostedTreesAggregateStats

Mengumpulkan ringkasan akumulasi statistik untuk batch.

Statistik ringkasan berisi gradien dan goni yang terakumulasi untuk setiap node, id dimensi fitur, dan keranjang.

Metode Publik

Keluaran <Mengambang>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
BoostedTreesAggregateStats statis	buat ( Scope scope, Operand <Integer> nodeIds, Operand <Float> gradien, Operand <Float> goni, fitur Operand <Integer>, Long maxSplits, Long numBuckets) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BoostedTreesAggregateStats baru.
Keluaran <Mengambang>	statistikRingkasan () keluaran Peringkat 4 Tensor (bentuk=[splits, feature_dimension, bucket, logits_dimension + hessian_dimension]) yang berisi akumulasi statistik untuk setiap node, dimensi fitur, dan bucket.

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

Keluaran abstrak <Mengambang>

sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Metode Publik

Keluaran publik <Float> sebagaiOutput ()

Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static BoostedTreesAggregateStats dibuat ( Scope scope, Operand <Integer> nodeIds, Operand <Float> gradien, Operand <Float> hessians, Operand <Integer> feature, Long maxSplits, Long numBuckets)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BoostedTreesAggregateStats baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
nodeId	int32; Tensor peringkat 1 yang berisi id simpul untuk setiap contoh, bentuk [ukuran_batch].
gradien	float32; Tensor peringkat 2 (bentuk=[ukuran_batch, dimensi_logits]) dengan gradien untuk setiap contoh.
goni	float32; Tensor peringkat 2 (bentuk=[ukuran_batch, dimensi_hessian]) dengan goni untuk setiap contoh.
fitur	int32; Tensor fitur peringkat 2 (bentuk=[ukuran_batch, dimensi_fitur]).
maxSplit	ke dalam; jumlah maksimum pemisahan yang mungkin terjadi pada keseluruhan pohon.
nomorBucket	ke dalam; sama dengan nilai maksimum yang mungkin dari fitur yang di-bucket.

Kembali

• contoh baru dari BoostedTreesAggregateStats

Output publik <Float> statsSummary ()

keluaran Peringkat 4 Tensor (bentuk=[splits, feature_dimension, bucket, logits_dimension + hessian_dimension]) yang berisi akumulasi statistik untuk setiap node, dimensi fitur, dan bucket.