BoostedTreesSparseAggregateStats

classe finale publique BoostedTreesSparseAggregateStats

Agrége le résumé des statistiques accumulées pour le lot.

Les statistiques récapitulatives contiennent les dégradés et les hessiens accumulés pour chaque identifiant de nœud, de compartiment et de dimension.

Constantes

Chaîne OP_NAME Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Méthodes publiques

statique BoostedTreesSparseAggregateStats
créer ( Portée de portée , Opérande < TInt32 > nodeIds, Opérande < TFloat32 > gradients, Opérande < TFloat32 > hessiens, Opérande < TInt32 > featureIndices, Opérande < TInt32 > featureValues, Opérande < TInt32 > featureShape, Long maxSplits, Long numBuckets)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération BoostedTreesSparseAggregateStats.
Sortie < TInt32 >
statsRésuméIndices ()
int32; Indices de rang 2 des tenseurs récapitulatifs clairsemés (forme = [nombre de statistiques non nulles, 4]) Le deuxième axe ne peut être que de 4, y compris l'identifiant du nœud, la dimension de la fonctionnalité, l'identifiant du compartiment et la dimension_statistiques.
Sortie < TInt32 >
statsSummaryShape ()
Tenseur de rang 1 de sortie (shape=[4]) Le tenseur a les 4 valeurs suivantes : [max_splits, feature_dimension, num_buckets, Statistics_dimension], où Statistics_dimension = gradient_dimension + hessian_dimension.
Sortie < TFloat32 >
statsSummaryValues ​​()
Tenseur de rang 1 en sortie (forme = [nombre de statistiques non nulles])

Méthodes héritées

Constantes

chaîne finale statique publique OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Valeur constante : "BoostedTreesSparseAggregateStats"

Méthodes publiques

public static BoostedTreesSparseAggregateStats créer ( Scope scope, Operand < TInt32 > nodeIds, Operand < TFloat32 > gradients, Operand < TFloat32 > hessians, Operand < TInt32 > featureIndices, Operand < TInt32 > featureValues, Operand < TInt32 > featureShape, Long maxSplits, Long numBuckets)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération BoostedTreesSparseAggregateStats.

Paramètres
portée portée actuelle
ID de nœud int32; Tenseur de rang 1 contenant les identifiants de nœuds pour chaque exemple, forme [batch_size].
dégradés flotteur32 ; Tenseur de rang 2 (shape=[batch_size, logits_dimension]) avec des dégradés pour chaque exemple.
hessiens flotteur32 ; Tenseur de rang 2 (shape=[batch_size, hessian_dimension]) avec des toiles de jute pour chaque exemple.
Indices de fonctionnalités int32; Indices de rang 2 des tenseurs clairsemés de fonctionnalités (forme = [nombre d'entrées clairsemées, 2]). Nombre d'entrées fragmentées dans toutes les instances du lot. La première valeur est l'index de l'instance, la seconde est la dimension de la fonctionnalité. Le deuxième axe ne peut avoir que 2 valeurs, c'est-à-dire que la version dense en entrée de Tensor ne peut être qu'une matrice.
caractéristiqueValeurs int32; Valeurs de rang 1 des tenseurs clairsemés de fonctionnalités (shape=[nombre d'entrées clairsemées]). Nombre d'entrées fragmentées dans toutes les instances du lot. La première valeur est l'index de l'instance, la seconde est la dimension de la fonctionnalité.
fonctionnalitéForme int32; Forme dense de rang 1 de tenseurs clairsemés (shape=[2]). Le premier axe ne peut avoir que 2 valeurs, [batch_size, feature_dimension].
maxSplits entier ; le nombre maximum de divisions possibles dans l'ensemble de l'arborescence.
nombre de seaux entier ; est égal à la valeur maximale possible de la fonctionnalité compartimentée + 1.
Retour
  • une nouvelle instance de BoostedTreesSparseAggregateStats

Sortie publique < TInt32 > statsSummaryIndices ()

int32; Indices de rang 2 des tenseurs récapitulatifs clairsemés (forme = [nombre de statistiques non nulles, 4]) Le deuxième axe ne peut être que de 4, y compris l'identifiant du nœud, la dimension de la fonctionnalité, l'identifiant du compartiment et la dimension_statistiques. stats_dimension = logits_dimension + hessian_dimension.

Sortie publique < TInt32 > statsSummaryShape ()

Tenseur de rang 1 de sortie (shape=[4]) Le tenseur a les 4 valeurs suivantes : [max_splits, feature_dimension, num_buckets, Statistics_dimension], où Statistics_dimension = gradient_dimension + hessian_dimension. gradient_dimension est identique à label_dimension, c'est-à-dire l'espace de sortie. hessian_dimension peut être identique à la dimension logits lorsque la toile de jute diagonale est utilisée, ou à label_dimension^2 lorsque la toile de jute complète est utilisée.

Sortie publique < TFloat32 > statsSummaryValues ​​()

Tenseur de rang 1 en sortie (forme = [nombre de statistiques non nulles])