BoostedTreesAggregateStats

BoostedTreesAggregateStats classe final públicas

Agrega o resumo das estatísticas acumuladas para o lote.

As estatísticas de resumo contêm gradientes e hessianos acumulados para cada nó, id de dimensão de recurso e intervalo.

Constantes

Fragmento OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Métodos Públicos

Output < TFloat32 >
asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
estáticos BoostedTreesAggregateStats
criar ( Scope escopo, Operando < TInt32 > nodeIds, Operando < TFloat32 > gradientes, Operando < TFloat32 > hessians, Operando < TInt32 > recurso, maxSplits longas, numBuckets Long)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação BoostedTreesAggregateStats.
Output < TFloat32 >
statsSummary ()
Tensor de Rank 4 de saída (shape = [splits, feature_dimension, buckets, logits_dimension + hessian_dimension]) contendo estatísticas acumuladas para cada nó, dimensão de recurso e intervalo.

Métodos herdados

Constantes

nome_op final String public static

O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Valor constante: "BoostedTreesAggregateStats"

Métodos Públicos

pública Output < TFloat32 > asOutput ()

Retorna o identificador simbólico do tensor.

As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static BoostedTreesAggregateStats criar ( Scope escopo, Operando < TInt32 > nodeIds, Operando < TFloat32 > gradientes, Operando < TFloat32 > hessians, Operando < TInt32 > recurso, maxSplits longas, numBuckets Long)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação BoostedTreesAggregateStats.

Parâmetros
alcance escopo atual
nodeIds int32; Rank 1 Tensor contendo ids de nó para cada exemplo, forma [batch_size].
gradientes float32; Tensor de Rank 2 (forma = [batch_size, logits_dimension]) com gradientes para cada exemplo.
hessians float32; Tensor de Rank 2 (forma = [batch_size, hessian_dimension]) com hessianos para cada exemplo.
recurso int32; Tensores de recurso de classificação 2 (forma = [batch_size, feature_dimension]).
maxSplits int; o número máximo de divisões possíveis em toda a árvore.
numBuckets int; é igual ao valor máximo possível do recurso segmentado.
Devoluções
  • uma nova instância de BoostedTreesAggregateStats

pública Output < TFloat32 > statsSummary ()

Tensor de Rank 4 de saída (shape = [splits, feature_dimension, buckets, logits_dimension + hessian_dimension]) contendo estatísticas acumuladas para cada nó, dimensão de recurso e intervalo.