Mengumpulkan ringkasan akumulasi statistik untuk batch.
Statistik ringkasan berisi gradien dan goni yang terakumulasi untuk setiap node, keranjang, dan id dimensi.
Metode Publik
| BoostedTreesSparseAggregateStats statis | buat ( Lingkup lingkup, Operand <Integer> nodeIds, Operand <Float> gradien, Operand <Float> hessians, Operand <Integer> featureIndices, Operand <Integer> featureValues, Operand <Integer> featureShape, Long maxSplits, Long numBuckets) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BoostedTreesSparseAggregateStats baru. |
| Keluaran <Bilangan Bulat> | statistikRingkasanIndeks () int32; Peringkat 2 indeks ringkasan Tensor renggang (bentuk=[jumlah statistik bukan nol, 4]) Sumbu kedua hanya boleh 4 termasuk id simpul, dimensi fitur, id keranjang, dan dimensi_statistik. |
| Keluaran <Bilangan Bulat> | statsRingkasanBentuk () keluaran Peringkat 1 Tensor (bentuk=[4]) Tensor memiliki 4 nilai berikut: [max_splits, feature_dimension, num_buckets, stats_dimension], dengan stats_dimension = gradien_dimension + hessian_dimension. |
| Keluaran <Mengambang> | statistikRingkasanNilai () keluaran Peringkat 1 Tensor (bentuk=[jumlah statistik bukan nol]) |
Metode Warisan
Metode Publik
public static BoostedTreesSparseAggregateStats dibuat ( Scope scope, Operand <Integer> nodeIds, Operand <Float> gradien, Operand <Float> hessians, Operand <Integer> featureIndices, Operand <Integer> featureValues, Operand <Integer> featureShape, Long maxSplits, Long numBuckets)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BoostedTreesSparseAggregateStats 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. |
| fiturIndeks | int32; Peringkat 2 indeks Tensor fitur jarang (bentuk=[jumlah entri jarang, 2]). Jumlah entri yang jarang di semua instans dari batch. Nilai pertama adalah indeks instance, dan nilai kedua adalah dimensi fitur. Sumbu kedua hanya dapat memiliki 2 nilai, yaitu Tensor versi padat masukan hanya dapat berupa matriks. |
| nilai fitur | int32; Nilai peringkat 1 dari Tensor renggang fitur (bentuk=[jumlah entri renggang]). Jumlah entri yang jarang di semua instans dari batch. Nilai pertama adalah indeks instance, dan nilai kedua adalah dimensi fitur. |
| fiturBentuk | int32; Peringkat 1 bentuk padat fitur Tensor jarang (bentuk=[2]). Sumbu pertama hanya dapat memiliki 2 nilai, [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 + 1. |
Kembali
- contoh baru dari BoostedTreesSparseAggregateStats
Output publik <Integer> statsSummaryIndices ()
int32; Peringkat 2 indeks ringkasan Tensor renggang (bentuk=[jumlah statistik bukan nol, 4]) Sumbu kedua hanya boleh 4 termasuk id simpul, dimensi fitur, id keranjang, dan dimensi_statistik. dimensi_statistik = dimensi_logits + dimensi_hessian.
Output publik <Bilangan Bulat> statsSummaryShape ()
keluaran Peringkat 1 Tensor (bentuk=[4]) Tensor memiliki 4 nilai berikut: [max_splits, feature_dimension, num_buckets, stats_dimension], dengan stats_dimension = gradien_dimension + hessian_dimension. gradien_dimension sama dengan label_dimension, yaitu ruang keluaran. hessian_dimension bisa sama dengan dimensi logit jika digunakan goni diagonal, atau label_dimension^2 jika digunakan goni penuh.
Output publik <Float> statsSummaryValues ()
keluaran Peringkat 1 Tensor (bentuk=[jumlah statistik bukan nol])