BoostedTreesMakeStatsSummary

classe finale pubblica BoostedTreesMakeStatsSummary

Crea il riepilogo delle statistiche accumulate per il batch.

Le statistiche di riepilogo contengono gradienti e iuta accumulati nel nodo e nel bucket corrispondenti per ciascun esempio.

Costanti

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

Uscita < TFloat32 >
comeuscita ()
Restituisce l'handle simbolico del tensore.
static BoostedTreesMakeStatsSummary
create ( ambito ambito , operando < TInt32 > nodeIds, operando < TFloat32 > gradienti, operando < TFloat32 > hessian, Iterable < operando < TInt32 >> bucketizedFeaturesList, Long maxSplits, Long numBuckets)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione BoostedTreesMakeStatsSummary.
Uscita < TFloat32 >
statisticheRiepilogo ()
output Tensore di grado 4 (shape=[#features, #splits, #buckets, 2]) contenente le statistiche accumulate inserite nel nodo e nel bucket corrispondenti.

Metodi ereditati

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "BoostedTreesMakeStatsSummary"

Metodi pubblici

Uscita pubblica < TFloat32 > asOutput ()

Restituisce l'handle simbolico del tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static BoostedTreesMakeStatsSummary create ( Scope scope, Operand < TInt32 > nodeIds, Operand < TFloat32 > gradients, Operand < TFloat32 > hessians, Iterable < Operand < TInt32 >> bucketizedFeaturesList, Long maxSplits, Long numBuckets)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione BoostedTreesMakeStatsSummary.

Parametri
scopo ambito attuale
nodeId int32 Tensore di grado 1 contenente gli ID dei nodi, in cui rientra ogni esempio per il livello richiesto.
gradienti float32; Tensore di rango 2 (forma=[#esempi, 1]) per i gradienti.
iuta float32; Tensore di grado 2 (forma=[#esempi, 1]) per gli iuta.
bucketizedFeaturesList elenco int32 di tensori di rango 1, ciascuno contenente la funzionalità segmentata (per ciascuna colonna di funzionalità).
maxSplits intero; il numero massimo di suddivisioni possibili nell'intero albero.
numBucket intero; equivale al valore massimo possibile della funzionalità segmentata.
ritorna
  • una nuova istanza di BoostedTreesMakeStatsSummary

Output pubblico < TFloat32 > statsSummary ()

output Tensore di grado 4 (shape=[#features, #splits, #buckets, 2]) contenente le statistiche accumulate inserite nel nodo e nel bucket corrispondenti. Il primo indice di 4a dimensione si riferisce ai gradienti e il secondo agli iuta.