BoostedTreesSparseAggregateStats

kelas akhir publik BoostedTreesSparseAggregateStats

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])