BoostedTreesAggregateStats

genel final dersi BoostedTreesAggregateStats

Grup için birikmiş istatistiklerin özetini toplar.

Özet istatistikler, her düğüm, özellik boyutu kimliği ve paket için biriken degradeleri ve hessian'ları içerir.

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış < TFloat32 >
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik BoostedTreesAggregateStats
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TInt32 > nodeIds, İşlenen < TFloat32 > degradeler, İşlenen < TFloat32 > hessians, İşlenen < TInt32 > özelliği, Uzun maxSplits, Uzun numBuckets)
Yeni bir BoostedTreesAggregateStats işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Çıkış < TFloat32 >
istatistikÖzet ()
her düğüm, özellik boyutu ve grup için birikmiş istatistikleri içeren çıktı Derecesi 4 Tensör (shape=[splits, feature_dimension, buckets, logits_dimension + hessian_dimension]).

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "BoostedTreesAggregateStats"

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 BoostedTreesAggregateStats create ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TInt32 > nodeId'ler, İşlenen < TFloat32 > degradeler, İşlenen < TFloat32 > hessians, İşlenen < TInt32 > özelliği, Uzun maxSplits, Uzun numBuckets)

Yeni bir BoostedTreesAggregateStats işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
düğüm kimlikleri int32; Her örnek için düğüm kimliklerini içeren Derece 1 Tensör, şekil [batch_size].
degradeler şamandıra32; Her örnek için dereceli 2. Derece Tensör (shape=[batch_size, logits_dimension]).
çuvallılar şamandıra32; Her örnek için kendirlerle birlikte Derece 2 Tensör (shape=[batch_size, hessian_dimension]).
özellik int32; Derece 2 özellik Tensörleri (shape=[batch_size, feature_dimension]).
maksimumBölmeler int; Ağacın tamamında mümkün olan maksimum bölünme sayısı.
numBuckets int; gruplandırılmış özelliğin mümkün olan maksimum değerine eşittir.
İadeler
  • BoostedTreesAggregateStats'ın yeni bir örneği

genel Çıkış < TFloat32 > statsSummary ()

her düğüm, özellik boyutu ve grup için birikmiş istatistikleri içeren çıktı Derecesi 4 Tensör (shape=[splits, feature_dimension, buckets, logits_dimension + hessian_dimension]).