ব্যাচের জন্য সঞ্চিত পরিসংখ্যানের সারাংশ একত্রিত করে।
সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যানে প্রতিটি নোড, ফিচার ডাইমেনশন আইডি এবং বাকেটের জন্য জমা করা গ্রেডিয়েন্ট এবং হেসিয়ান রয়েছে।
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <ফ্লোট> | আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
স্ট্যাটিক বুস্টেড ট্রিস অ্যাগ্রিগেট স্ট্যাটাস | |
আউটপুট <ফ্লোট> | পরিসংখ্যান সংক্ষিপ্তসার () আউটপুট র্যাঙ্ক 4 টেনসর (আকৃতি=[বিভাজন, বৈশিষ্ট্য_মাত্রা, বালতি, লজিট_ডাইমেনশন + হেসিয়ান_ডাইমেনশন]) প্রতিটি নোড, বৈশিষ্ট্যের মাত্রা এবং বালতির জন্য জমা পরিসংখ্যান ধারণকারী। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <ফ্লোট> হিসাবে আউটপুট ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক বুস্টেড ট্রিস অ্যাগ্রিগেট স্ট্যাটস তৈরি করে ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <পূর্ণসংখ্যা> নোডআইডস, অপারেন্ড <ফ্লোট> গ্রেডিয়েন্ট, অপারেন্ড <ফ্লোট> হেসিয়ানস, অপারেন্ড <ইন্টেজার> বৈশিষ্ট্য, লং ম্যাক্স স্প্লিট, লং নমবাকেট)
একটি নতুন BoostedTreesAggregateStats অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
nodeIds | int32; প্রতিটি উদাহরণের জন্য নোড আইডি ধারণকারী র্যাঙ্ক 1 টেনসর, আকৃতি [ব্যাচ_সাইজ]। |
গ্রেডিয়েন্ট | float32; প্রতিটি উদাহরণের জন্য গ্রেডিয়েন্ট সহ র্যাঙ্ক 2 টেনসর (আকৃতি=[ব্যাচ_সাইজ, লগিট_ডাইমেনশন])। |
হেসিয়ানস | float32; প্রতিটি উদাহরণের জন্য হেসিয়ান সহ র্যাঙ্ক 2 টেনসর (শেপ=[ব্যাচ_সাইজ, হেসিয়ান_ডাইমেনশন])। |
বৈশিষ্ট্য | int32; র্যাঙ্ক 2 বৈশিষ্ট্য টেনসর (আকৃতি=[ব্যাচ_আকার, বৈশিষ্ট্য_মাত্রা])। |
maxSplits | int; পুরো গাছে সর্বোচ্চ সংখ্যক বিভাজন সম্ভব। |
numBuckets | int; বাকেটাইজড বৈশিষ্ট্যের সর্বোচ্চ সম্ভাব্য মানের সমান। |
রিটার্নস
- BoostedTreesAggregateStats এর একটি নতুন উদাহরণ
সর্বজনীন আউটপুট <ফ্লোট> পরিসংখ্যান সংক্ষিপ্তসার ()
আউটপুট র্যাঙ্ক 4 টেনসর (আকৃতি=[বিভাজন, বৈশিষ্ট্য_মাত্রা, বালতি, লজিট_ডাইমেনশন + হেসিয়ান_ডাইমেনশন]) প্রতিটি নোড, বৈশিষ্ট্যের মাত্রা এবং বালতির জন্য জমা পরিসংখ্যান ধারণকারী।