बैच के लिए संचित आँकड़ों का सारांश एकत्र करता है।
सारांश आँकड़ों में प्रत्येक नोड, बकेट और आयाम आईडी के लिए संचित ग्रेडिएंट और हेसियन शामिल हैं।
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर BoostedTreesSparseAggregateStats | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <TInt32> नोडआईडी, ऑपरेंड <TFloat32> ग्रेडिएंट्स, ऑपरेंड <TFloat32> हेसियन, ऑपरेंड <TInt32> फीचरइंडिस, ऑपरेंड <TInt32> फीचरवैल्यू, ऑपरेंड <TInt32> फीचरशेप, लॉन्ग मैक्सस्प्लिट्स, लॉन्ग न्यूमबकेट) एक नए BoostedTreesSparseAggregateStats ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि। |
| आउटपुट <TInt32> | आँकड़ेसारांशसूचकांक () int32; सारांश विरल टेंसर के रैंक 2 सूचकांक (आकार=[गैर शून्य आंकड़ों की संख्या, 4]) दूसरा अक्ष नोड आईडी, फीचर आयाम, बकेट आईडी और सांख्यिकी_आयाम सहित केवल 4 हो सकता है। |
| आउटपुट <TInt32> | आँकड़ेसारांशआकार () आउटपुट रैंक 1 टेंसर (आकार=[4]) टेंसर में निम्नलिखित 4 मान हैं: [मैक्स_स्प्लिट्स, फीचर_डाइमेंशन, संख्या_बकेट, सांख्यिकी_डाइमेंशन], जहां स्टैटिस्टिक्स_डाइमेंशन = ग्रेडिएंट_डाइमेंशन + हेस्सियन_डाइमेंशन। |
| आउटपुट < TFloat32 > | आँकड़ेसारांशमूल्य () आउटपुट रैंक 1 टेंसर (आकार=[गैर शून्य आंकड़ों की संख्या]) |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक BoostedTreesSparseAggregateStats बनाते हैं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <TInt32> नोडआईडी, ऑपरेंड <TFloat32> ग्रेडिएंट, ऑपरेंड <TFloat32> हेसियन, ऑपरेंड <TInt32> फीचरइंडिस, ऑपरेंड <TInt32> फीचरवैल्यू, ऑपरेंड <TInt32> फीचरशेप, लॉन्ग मैक्सस्प्लिट्स, लॉन्ग numBuck आदि)
एक नए BoostedTreesSparseAggregateStats ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| नोडआईडी | int32; प्रत्येक उदाहरण के लिए नोड आईडी युक्त रैंक 1 टेंसर, आकार [बैच_आकार]। |
| ढ़ाल | फ्लोट32; प्रत्येक उदाहरण के लिए ग्रेडिएंट के साथ रैंक 2 टेंसर (आकार=[बैच_आकार, लॉगिट_आयाम])। |
| हेस्सियन | फ्लोट32; प्रत्येक उदाहरण के लिए हेसियन के साथ रैंक 2 टेंसर (आकार=[बैच_आकार, हेसियन_आयाम])। |
| फीचरइंडिसेस | int32; फ़ीचर विरल टेंसर के रैंक 2 सूचकांक (आकार=[विरल प्रविष्टियों की संख्या, 2])। बैच से सभी उदाहरणों में विरल प्रविष्टियों की संख्या। पहला मान इंस्टेंस का सूचकांक है, दूसरा फीचर का आयाम है। दूसरे अक्ष में केवल 2 मान हो सकते हैं, यानी, टेंसर का इनपुट सघन संस्करण केवल मैट्रिक्स हो सकता है। |
| फीचरवैल्यू | int32; फ़ीचर विरल टेंसर के रैंक 1 मान (आकार=[विरल प्रविष्टियों की संख्या])। बैच से सभी उदाहरणों में विरल प्रविष्टियों की संख्या। पहला मान इंस्टेंस का सूचकांक है, दूसरा फीचर का आयाम है। |
| फीचरआकार | int32; फ़ीचर विरल टेंसर का रैंक 1 सघन आकार (आकार=[2])। पहले अक्ष में केवल 2 मान हो सकते हैं, [बैच_आकार, फ़ीचर_आयाम]। |
| मैक्सस्प्लिट्स | int; पूरे पेड़ में संभावित विभाजनों की अधिकतम संख्या। |
| numbuckets | int; बकेटाइज्ड फीचर के अधिकतम संभव मान +1 के बराबर है। |
रिटर्न
- BoostedTreesSparseAggregateStats का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <TInt32> आँकड़े सारांश सूचकांक ()
int32; सारांश विरल टेंसर के रैंक 2 सूचकांक (आकार=[गैर शून्य आंकड़ों की संख्या, 4]) दूसरा अक्ष नोड आईडी, फीचर आयाम, बकेट आईडी और सांख्यिकी_आयाम सहित केवल 4 हो सकता है। सांख्यिकी_आयाम = लॉगिट्स_आयाम + हेस्सियन_आयाम।
सार्वजनिक आउटपुट <TInt32> आँकड़ेसारांशशेप ()
आउटपुट रैंक 1 टेंसर (आकार=[4]) टेंसर में निम्नलिखित 4 मान हैं: [मैक्स_स्प्लिट्स, फीचर_डाइमेंशन, संख्या_बकेट, सांख्यिकी_डाइमेंशन], जहां स्टैटिस्टिक्स_डाइमेंशन = ग्रेडिएंट_डाइमेंशन + हेस्सियन_डाइमेंशन। gradient_dimension, label_dimension, यानी आउटपुट स्पेस के समान है। जब विकर्ण हेसियन का उपयोग किया जाता है तो हेसियन_आयाम लॉगिट आयाम के समान हो सकता है, या जब पूर्ण हेसियन का उपयोग किया जाता है तो लेबल_आयाम^2 हो सकता है।