Bir veri kümesinin K'inci derece istatistiğini hesaplar. Mevcut
uygulama, giriş verileri üzerinden tam olarak 32 geçiş gerektiren bir ikili arama kullanır. Çalışma süresi giriş boyutuna göre doğrusaldır. Medyanların medyanı algoritması muhtemelen daha hızlıdır ancak XLA'da verimli bir şekilde uygulanması zordur. Uygulama, kayan noktalara toplam bir sıralama getiriyor. Sıralama olağan kısmi sıralamayla tutarlıdır. Pozitif NaN'ler pozitif sonsuzdan büyüktür. Negatif NaN'ler negatif sonsuzdan küçüktür. Farklı yüklere sahip NaN'ler farklı olarak değerlendirilir. Normal altı sayılar korunur (sıfıra getirilmez). Pozitif sonsuzluk tüm sayılardan büyüktür. Negatif sonsuzluk tüm sayılardan küçüktür. Pozitif, negatif sıfırdan büyüktür. K'inci sıra istatistiğinden daha büyük k değerinden daha az değer vardır. K'inci derece istatistiğinden büyük veya ona eşit en az k değer vardır. Anlambilim top_k_unique ile aynı değildir.
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
Çıkış < TFloat32 > | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
statik KthOrderStatistic | |
Çıkış < TFloat32 > | çıktı () |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış < TFloat32 > asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static KthOrderStatistic create ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TFloat32 > giriş, Uzun k)
Yeni bir KthOrderStatistic işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|
İadeler
- KthOrderStatistic'in yeni bir örneği