BoostedTreesAggregateStats

classe finale publique BoostedTreesAggregateStats

Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot.

Les statistiques récapitulatives contiennent les dégradés et les hessiens accumulés pour chaque nœud, l'ID de dimension de fonctionnalité et le compartiment.

Constantes

Chaîne

OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Méthodes publiques

Sortie < TFloat32 >	comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur.
statique BoostedTreesAggregateStats	créer ( Portée de portée , Opérande < TInt32 > nodeIds, Opérande < TFloat32 > dégradés, Opérande < TFloat32 > hessiens, Opérande < TInt32 > fonctionnalité, Long maxSplits, Long numBuckets) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération BoostedTreesAggregateStats.
Sortie < TFloat32 >	statsRésumé () Tensor de rang 4 de sortie (shape=[splits, feature_dimension, buckets, logits_dimension + hessian_dimension]) contenant les statistiques accumulées pour chaque nœud, dimension de fonctionnalité et bucket.

Méthodes héritées

De la classe org.tensorflow.op.RawOp

booléen final	est égal (Obj objet)
entier final	Code de hachage ()
Opération	op () Renvoie cette unité de calcul sous la forme d'une seule Operation .
Chaîne finale	àChaîne ()

De la classe java.lang.Object

booléen	est égal à (Objet arg0)
Classe finale<?>	obtenirClasse ()
int	Code de hachage ()
vide final	notifier ()
vide final	notifierTous ()
Chaîne	àChaîne ()
vide final	attendre (long arg0, int arg1)
vide final	attendez (long arg0)
vide final	attendez ()

Depuis l'interface org.tensorflow.op.Op

résuméExécutionEnvironnement	env () Renvoie l'environnement d'exécution dans lequel cette opération a été créée.
opération abstraite	op () Renvoie cette unité de calcul sous la forme d'une seule Operation .

Depuis l'interface org.tensorflow.Operand

Sortie abstraite < TFloat32 >	comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur.
résumé TFloat32	asTensor () Renvoie le tenseur à cet opérande.
Forme abstraite	forme () Renvoie la forme (éventuellement partiellement connue) du tenseur auquel fait référence la Output de cet opérande.
Classe abstraite< TFloat32 >	taper () Renvoie le type de tenseur de cet opérande

Depuis l'interface org.tensorflow.ndarray.Shaped

abstrait entier	rang ()
Forme abstraite	forme ()
abstrait long	taille () Calcule et renvoie la taille totale de ce conteneur, en nombre de valeurs.

Constantes

chaîne finale statique publique OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Valeur constante : "BoostedTreesAggregateStats"

Méthodes publiques

Sortie publique < TFloat32 > asOutput ()

Renvoie le handle symbolique du tenseur.

Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.

public static BoostedTreesAggregateStats créer ( Portée d'application , Opérande < TInt32 > nodeIds, Opérande < TFloat32 > gradients, Opérande < TFloat32 > hessiens, Opérande < TInt32 > fonctionnalité, Long maxSplits, Long numBuckets)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération BoostedTreesAggregateStats.

Paramètres

portée	portée actuelle
ID de nœud	int32; Tenseur de rang 1 contenant les identifiants de nœuds pour chaque exemple, forme [batch_size].
dégradés	flotteur32 ; Tenseur de rang 2 (shape=[batch_size, logits_dimension]) avec des dégradés pour chaque exemple.
hessiens	flotteur32 ; Tenseur de rang 2 (shape=[batch_size, hessian_dimension]) avec des toiles de jute pour chaque exemple.
fonctionnalité	int32; Tenseurs de fonctionnalités de rang 2 (shape=[batch_size, feature_dimension]).
maxSplits	entier ; le nombre maximum de divisions possibles dans l'ensemble de l'arborescence.
nombre de seaux	entier ; est égal à la valeur maximale possible de la fonctionnalité compartimentée.

Retour

• une nouvelle instance de BoostedTreesAggregateStats

Sortie publique < TFloat32 > statsSummary ()

Tensor de rang 4 de sortie (shape=[splits, feature_dimension, buckets, logits_dimension + hessian_dimension]) contenant les statistiques accumulées pour chaque nœud, dimension de fonctionnalité et bucket.