একটি ডেটা সেটের Kth ক্রম পরিসংখ্যান গণনা করে। বর্তমান
বাস্তবায়ন একটি বাইনারি অনুসন্ধান ব্যবহার করে যার জন্য ইনপুট ডেটার উপর ঠিক 32টি পাস প্রয়োজন। চলমান সময় ইনপুট আকারের সাপেক্ষে রৈখিক। মিডিয়ান-অফ-মিডিয়ান অ্যালগরিদম সম্ভবত দ্রুততর, কিন্তু এক্সএলএ-তে দক্ষতার সাথে প্রয়োগ করা কঠিন। বাস্তবায়নটি ফ্লোটগুলিতে মোট আদেশ আরোপ করে। ক্রম স্বাভাবিক আংশিক আদেশের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। ইতিবাচক NaN গুলি ইতিবাচক অসীমের চেয়ে বড়। নেতিবাচক NaN নেতিবাচক অসীম থেকে কম। স্বতন্ত্র পেলোড সহ NaNগুলিকে স্বতন্ত্র হিসাবে বিবেচনা করা হয়। অস্বাভাবিক সংখ্যা সংরক্ষণ করা হয় (শূন্যে ফ্লাশ করা হয় না)। ধনাত্মক অসীম সমস্ত সংখ্যার চেয়ে বড়। ঋণাত্মক অসীম সব সংখ্যার চেয়ে কম। ধনাত্মক নেতিবাচক শূন্য থেকে বড়। kth ক্রম পরিসংখ্যানের চেয়ে কম k মান আছে। Kth ক্রম পরিসংখ্যানের চেয়ে বড় বা সমান অন্তত k মান আছে। শব্দার্থবিদ্যা top_k_unique এর মত নয়।
পাবলিক পদ্ধতি
| আউটপুট <ফ্লোট> | আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
| স্ট্যাটিক KthOrderStatistic | |
| আউটপুট <ফ্লোট> | আউটপুট () |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <ফ্লোট> হিসাবে আউটপুট ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক KthOrderStatistic তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <ফ্লোট> ইনপুট, লং কে)
একটি নতুন KthOrderStatistic অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|
রিটার্নস
- KthOrderStatistic এর একটি নতুন উদাহরণ