BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush

public class akhir BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush

Siram ringkasan untuk sumber daya aliran kuantil.

Operasi yang menghapus ringkasan untuk sumber daya aliran kuantil.

Kelas Bersarang

kelas

BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options

Atribut opsional untuk BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush

Metode Publik

statis BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush	membuat ( Lingkup lingkup, Operan <?> quantileStreamResourceHandle, Operan <Panjang> numBuckets, Options ... pilihan) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush baru.
statis BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options	generateQuantiles (Boolean generateQuantiles)

Metode yang Diwarisi

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean akhir	sama (Object obj)
akhir	hashCode ()
Operasi	op () Mengembalikan mendasari Operation
string terakhir	toString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama (Object arg0)
Kelas terakhir<?>	getClass ()
ke dalam	hashCode ()
kekosongan akhir	notify ()
kekosongan akhir	notifyAll ()
Rangkaian	toString ()
kekosongan akhir	menunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan akhir	menunggu (arg0 panjang)
kekosongan akhir	menunggu ()

Metode Publik

public static BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush membuat ( Scope lingkup, Operan <?> quantileStreamResourceHandle, Operan <Panjang> numBuckets, Options ... pilihan)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush baru.

Parameter

cakupan	lingkup saat ini
quantileStreamResourceHandle	pegangan sumber daya yang merujuk ke QuantileStreamResource.
jumlahEmber	int; perkiraan jumlah ember kecuali menggunakan generate_quantiles.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

• contoh baru BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush

public static BoostedTreesQuantileStreamResourceFlush.Options generateQuantiles (Boolean generateQuantiles)

Parameter

menghasilkanQuantiles	bool; Jika Benar, output akan menjadi num_quantiles untuk setiap aliran di mana entri ke-i adalah kuantil ke-i dari input dengan kesalahan perkiraan epsilon. Nilai duplikat mungkin ada. Jika False, output akan menjadi titik-titik dalam histogram yang kami dapatkan yang secara kasar diterjemahkan menjadi batas 1/epsilon dan tanpa duplikat. Default ke Salah.