Calcula la estadística de orden K de un conjunto de datos. La corriente
La implementación utiliza una búsqueda binaria que requiere exactamente 32 pases sobre los datos de entrada. El tiempo de ejecución es lineal con respecto al tamaño de entrada. El algoritmo de mediana de medianas es probablemente más rápido, pero es difícil de implementar de manera eficiente en XLA. La implementación impone un orden total en los flotadores. El orden es coherente con el orden parcial habitual. Los NaN positivos son mayores que el infinito positivo. Los NaN negativos son menores que el infinito negativo. Los NaN con cargas útiles distintas se tratan como distintos. Los números subnormales se conservan (no se vacían a cero). El infinito positivo es mayor que todos los números. El infinito negativo es menor que todos los números. Positivo es mayor que cero negativo. Hay menos de k valores mayores que el k-ésimo orden estadístico. Hay al menos k valores mayores o iguales que el estadístico de orden K. La semántica no es la misma que top_k_unique.
Métodos públicos
Salida <Flotante> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
KthOrderStatistic estático | |
Salida <Flotante> | salida () |
Métodos Heredados
Métodos públicos
Salida pública <Flotante> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
KthOrderStatistic estático público crear ( Ámbito de alcance, Operando <Flotante> entrada, Long k)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación KthOrderStatistic.
Parámetros
alcance | alcance actual |
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Devoluciones
- una nueva instancia de KthOrderStatistic