Menghitung statistik urutan ke-K dari kumpulan data. Sekarang
implementasi menggunakan pencarian biner yang membutuhkan tepat 32 lintasan pada data masukan. Waktu berjalan linier sehubungan dengan ukuran input. Algoritme median-of-median mungkin lebih cepat, tetapi sulit diterapkan secara efisien di XLA. Implementasinya menerapkan pemesanan total pada kendaraan hias. Pemesanannya konsisten dengan pesanan parsial biasa. NaN positif lebih besar dari tak terhingga positif. NaN negatif lebih kecil dari tak terhingga negatif. NaN dengan muatan berbeda diperlakukan sebagai berbeda. Angka-angka di bawah normal dipertahankan (tidak dibuang ke nol). Tak terhingga positif lebih besar dari semua bilangan. Tak terhingga negatif lebih kecil dari semua bilangan. Positif lebih besar dari nol negatif. Terdapat nilai kurang dari k yang lebih besar dari statistik orde ke-k. Setidaknya ada nilai k yang lebih besar atau sama dengan statistik orde ke-K. Semantiknya tidak sama dengan top_k_unique.
Metode Publik
Keluaran <Mengambang> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor. |
Statistik KthOrder statis | |
Keluaran <Mengambang> | keluaran () |
Metode Warisan
Metode Publik
Keluaran publik <Float> sebagaiOutput ()
Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
pembuatan KthOrderStatistic statis publik ( Lingkup lingkup, masukan Operan <Float>, Panjang k)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi KthOrderStatistic baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|
Kembali
- contoh baru dari KthOrderStatistic