Peringatan: API ini tidak digunakan lagi dan akan dihapus di versi TensorFlow mendatang setelah penggantinya stabil.

BoostedTreesSparseAggregateStats

kelas final publik BoostedTreesSparseAggregateStats

Menggabungkan ringkasan akumulasi statistik untuk batch.

Statistik ringkasan berisi gradien dan hessian yang terakumulasi untuk setiap node, bucket, dan id dimensi.

Metode Publik

BoostedTreesSparseAggregateStats statis
buat ( Lingkup lingkup, Operand <Integer> nodeIds, Operand <Float> gradien, Operand <Float> hessians, Operand <Integer> fiturIndices, Operand <Integer> fiturNilai, Operand <Integer> fiturBentuk, Panjang maxSplits, Long numBuckets)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BoostedTreesSparseAggregateStats baru.
Keluaran <Bilangan Bulat>
statsSummaryIndices ()
int32; Peringkat 2 indeks ringkasan sparse Tensor (bentuk=[jumlah statistik bukan nol, 4]) Sumbu kedua hanya dapat 4 termasuk id simpul, dimensi fitur, id keranjang, dan dimensi_statistik.
Keluaran <Bilangan Bulat>
statsRingkasanBentuk ()
output Tensor Peringkat 1 (bentuk=[4]) Tensor memiliki 4 nilai berikut: [max_splits, feature_dimension, num_buckets, Statistics_dimension], di mana Statistics_dimension = gradient_dimension + hessian_dimension.
Keluaran <Float>
statsRingkasanNilai ()
output Tensor Peringkat 1 (bentuk=[jumlah statistik bukan nol])

Metode yang Diwarisi

Metode Publik

Buat BoostedTreesSparseAggregateStats statis publik ( Cakupan lingkup, Operand <Integer> nodeIds, Operand <Float> gradien, Operand <Float> hessians, Operand <Integer> fiturIndices, Operand <Integer> fiturValues, Operand <Integer> fiturBentuk, Panjang maksSnum

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi BoostedTreesSparseAggregateStats baru.

Parameter
cakupan lingkup saat ini
nodeIds int32; Peringkat 1 Tensor yang berisi id simpul untuk setiap contoh, bentuk [batch_size].
gradien mengapung32; Peringkat 2 Tensor (shape=[batch_size, logits_dimension]) dengan gradien untuk setiap contoh.
goni mengapung32; Peringkat 2 Tensor (bentuk=[batch_size, hessian_dimension]) dengan hessians untuk setiap contoh.
fiturIndeks int32; Peringkat 2 indeks fitur sparse Tensor (bentuk=[jumlah entri jarang, 2]). Jumlah entri yang jarang di semua instance dari batch. Nilai pertama adalah indeks instance, yang kedua adalah dimensi fitur. Sumbu kedua hanya dapat memiliki 2 nilai, yaitu, versi padat masukan dari Tensor hanya dapat berupa matriks.
fiturNilai int32; Peringkat 1 nilai fitur sparse Tensor (shape=[jumlah entri sparse]). Jumlah entri yang jarang di semua instance dari batch. Nilai pertama adalah indeks instance, yang kedua adalah dimensi fitur.
fiturBentuk int32; Peringkat 1 bentuk padat dari fitur sparse Tensor (bentuk=[2]). Sumbu pertama hanya dapat memiliki 2 nilai, [batch_size, feature_dimension].
maxSplits int; jumlah maksimum pemisahan yang mungkin di seluruh pohon.
jumlahEmber int; sama dengan nilai maksimum yang mungkin dari fitur bucket + 1.
Kembali
  • contoh baru BoostedTreesSparseAggregateStats

Output publik <Integer> statsSummaryIndices ()

int32; Peringkat 2 indeks ringkasan sparse Tensor (bentuk=[jumlah statistik bukan nol, 4]) Sumbu kedua hanya dapat 4 termasuk id simpul, dimensi fitur, id keranjang, dan dimensi_statistik. statistik_dimensi = logits_dimension + hessian_dimension.

Output publik <Integer> statsSummaryShape ()

output Tensor Peringkat 1 (bentuk=[4]) Tensor memiliki 4 nilai berikut: [max_splits, feature_dimension, num_buckets, Statistics_dimension], di mana Statistics_dimension = gradient_dimension + hessian_dimension. gradient_dimension sama dengan label_dimension, yaitu ruang keluaran. hessian_dimension bisa sama dengan dimensi logit ketika hessian diagonal digunakan, atau label_dimension^2 ketika hessian penuh digunakan.

Output publik <Float> statsSummaryValues ()

output Tensor Peringkat 1 (bentuk=[jumlah statistik bukan nol])