Calcula a estatística de ordem K de um conjunto de dados. O atual
implementação usa uma busca binária que requer exatamente 32 passagens sobre os dados de entrada. O tempo de execução é linear em relação ao tamanho da entrada. O algoritmo median-of-medians é provavelmente mais rápido, mas é difícil de implementar eficientemente em XLA. A implementação impõe uma ordenação total em floats. A ordenação é consistente com a ordem parcial usual. Os NaNs positivos são maiores que o infinito positivo. NaNs negativos são menores que infinito negativo. NaNs com cargas distintas são tratados como distintos. Os números subnormais são preservados (não liberados para zero). O infinito positivo é maior que todos os números. O infinito negativo é menor que todos os números. Positivo é maior que zero negativo. Existem menos de k valores maiores que a estatística de ordem k. Existem pelo menos k valores maiores ou iguais à estatística de ordem K. A semântica não é a mesma que top_k_unique.
Métodos públicos
Saída <Float> | comoSaída () Retorna o identificador simbólico de um tensor. |
estático KthOrderStatistic | |
Saída <Float> | saída () |
Métodos Herdados
Métodos públicos
Public Output <Float> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static KthOrderStatistic create ( Escopo do escopo, Operando <Float> entrada, Long k)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação KthOrderStatistic.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
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Devoluções
- uma nova instância de KthOrderStatistic