KthOrderStatistic

public final class KthOrderStatistic

Calcola la statistica del K-esimo ordine di un set di dati. Il corrente

l'implementazione utilizza una ricerca binaria che richiede esattamente 32 passaggi sui dati di input. Il tempo di esecuzione è lineare rispetto alla dimensione dell'input. L'algoritmo della mediana delle mediane è probabilmente più veloce, ma è difficile da implementare in modo efficiente in XLA. L'implementazione impone un ordinamento totale sui float. L'ordinamento è coerente con il solito ordine parziale. I NaN positivi sono maggiori dell'infinito positivo. I NaN negativi sono inferiori all'infinito negativo. I NaN con payload distinti vengono trattati come distinti. I numeri subnormali vengono conservati (non scaricati a zero). L'infinito positivo è maggiore di tutti i numeri. L'infinito negativo è minore di tutti i numeri. Il positivo è maggiore dello zero negativo. Sono presenti valori inferiori a k ​​maggiori della statistica del k-esimo ordine. Sono presenti almeno k valori maggiori o uguali alla statistica del K-esimo ordine. La semantica non è la stessa di top_k_unique.

Metodi pubblici

Uscita <Float>
asOutput ()
Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.
static KthOrderStatistic
create ( ambito ambito, operando <Float> input, lungo k)
Metodo Factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione KthOrderStatistic.
Uscita <Float>
uscita ()

Metodi ereditati

Metodi pubblici

output pubblico <Float> asOutput ()

Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static KthOrderStatistic create ( ambito ambito, operando <Float> input, lungo k)

Metodo Factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione KthOrderStatistic.

Parametri
scopo ambito attuale
ritorna
  • una nuova istanza di KthOrderStatistic

output pubblico <Float> output ()