BoostedTreesMakeQuantileSummaries

パブリック最終クラスBoostedTreesMakeQuantileSummaries

バッチの分位数の要約を作成します。

テンソルのリスト (特徴ごとに 1 つのテンソル) を取得し、各テンソルの分位値の要約を出力する演算。

定数

弦

OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

静的BoostedTreesMakeQuantileSummaries	create ( Scopeスコープ、Iterable< Operand < TFloat32 >> floatValues、 Operand < TFloat32 > exampleWeights、 Operand < TFloat32 > epsilon) 新しい BoostedTreesMakeQuantileSummaries オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
イテレータ<オペランド< TFloat32 >>	イテレータ()
リスト<出力< TFloat32 >>	概要() 浮く; Rank 2 Tensor のリスト。それぞれに 1 つの特徴の分位点の概要 (値、重み、min_rank、max_rank) が含まれます。

継承されたメソッド

クラスorg.tensorflow.op.RawOpから

最終ブール値	等しい(オブジェクトオブジェクト)
最終整数	ハッシュコード（）
手術	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。
最後の文字列	toString ()

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getクラス()
整数	ハッシュコード（）
最後の空白	通知する()
最後の空白	すべて通知()
弦	toString ()
最後の空白	wait (long arg0, int arg1)
最後の空白	待機(長い引数0)
最後の空白	待って（）

インターフェースorg.tensorflow.op.Opから

抽象的な実行環境	環境() このオペレーションが作成された実行環境を返します。
抽象的な操作	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。

インターフェース java.lang.Iterable から

抽象的な空白	forEach (Consumer<? super T> arg0)
抽象反復子<オペランド< TFloat32 >>	イテレータ()
抽象 Spliterator<オペランド< TFloat32 >>	スプリテレーター()

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "BoostedTreesMakeQuantileSummaries"

パブリックメソッド

public static BoostedTreesMakeQuantileSummaries create (スコープscope、Iterable< Operand < TFloat32 >> floatValues、 Operand < TFloat32 > exampleWeights、 Operand < TFloat32 > epsilon)

新しい BoostedTreesMakeQuantileSummaries オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター

範囲	現在のスコープ
floatValue	浮く;ランク 1 テンソルのリスト。それぞれに 1 つの特徴の値が含まれます。
例重み	浮く;インスタンスごとの重みを持つランク 1 テンソル。
イプシロン	浮く;必要な最大近似誤差。

戻り値

• BoostedTreesMakeQuantileSummaries の新しいインスタンス

public Iterator< Operand < TFloat32 >> iterator ()

public List< Output < TFloat32 >>概要()

浮く; Rank 2 Tensor のリスト。それぞれに 1 つの特徴の分位点の概要 (値、重み、min_rank、max_rank) が含まれます。