BoostedTreesMakeStatsSummary

공개 최종 클래스 BoostedTreesMakeStatsSummary

배치에 대해 누적된 통계를 요약합니다.

요약 통계에는 각 예시의 해당 노드와 버킷에 누적된 그래디언트와 헤센이 포함되어 있습니다.

상수

끈

OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 < TFloat32 >	출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
정적 BoostedTreesMakeStats요약	생성 ( Scope 범위, Operand < TInt32 > nodeIds, Operand < TFloat32 > 그래디언트, Operand < TFloat32 > hessians, Iterable< Operand < TInt32 >> bucketizedFeaturesList, Long maxSplits, Long numBuckets) 새로운 BoostedTreesMakeStatsSummary 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 < TFloat32 >	통계요약 () 해당 노드와 버킷에 투입된 누적 통계를 포함하는 랭크 4 텐서(shape=[#features, #splits, #buckets, 2])를 출력합니다.

상속된 메서드

org.tensorflow.op.RawOp 클래스에서

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

인터페이스 org.tensorflow.op.Op 에서

추상 실행환경	환경 () 이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.

인터페이스 org.tensorflow.Operand 에서

추상 출력 < TFloat32 >	출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
추상 TFloat32	텐서 () 이 피연산자의 텐서를 반환합니다.
추상 모양	모양 () 이 피연산자의 Output 에서 ​​참조하는 텐서의 (아마도 부분적으로 알려진) 모양을 반환합니다.
추상 클래스< TFloat32 >	유형 () 이 피연산자의 텐서 유형을 반환합니다.

인터페이스 org.tensorflow.ndarray.Shaped 에서

추상 정수	순위 ()
추상 모양	모양 ()
추상적인 긴	사이즈 () 이 컨테이너의 전체 크기를 값 개수로 계산하고 반환합니다.

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "BoostedTreesMakeStatsSummary"

공개 방법

공개 출력 < TFloat32 > asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

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

새로운 BoostedTreesMakeStatsSummary 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수

범위	현재 범위
노드 ID	int32 랭크 1 노드 ID를 포함하는 텐서. 각 예시는 요청된 레이어에 속합니다.
그라데이션	float32; 경사도에 대한 순위 2 텐서(모양=[#examples, 1]).
헤센	float32; 헤세에 대한 순위 2 텐서(shape=[#examples, 1]).
버킷화된 기능 목록	int32 순위 1 Tensor 목록으로, 각각은 버킷화된 특성(각 특성 열에 대해)을 포함합니다.
최대 분할	정수; 전체 트리에서 가능한 최대 분할 수입니다.
버킷 수	정수; 버킷화된 기능의 가능한 최대값과 같습니다.

보고

• BoostedTreesMakeStatsSummary의 새로운 인스턴스

공개 출력 < TFloat32 > statsSummary ()

해당 노드와 버킷에 투입된 누적 통계를 포함하는 랭크 4 텐서(shape=[#features, #splits, #buckets, 2])를 출력합니다. 4차원의 첫 번째 인덱스는 그래디언트를 나타내고 두 번째 인덱스는 헤시안을 나타냅니다.