ব্যাচের জন্য সঞ্চিত পরিসংখ্যানের সারাংশ একত্রিত করে।
সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যানে প্রতিটি নোড, ফিচার ডাইমেনশন আইডি এবং বাকেটের জন্য জমা গ্রেডিয়েন্ট এবং হেসিয়ান রয়েছে।
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট <ফ্লোট> | asOutput () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে। |
স্ট্যাটিক BoostedTreesAggregateStats | |
আউটপুট <ফ্লোট> | statsSummary () আউটপুট র্যাঙ্ক 4 টেনসর (আকৃতি=[বিভাজন, বৈশিষ্ট্য_মাত্রা, বালতি, লগিট_ডাইমেনশন + হেসিয়ান_ডাইমেনশন]) প্রতিটি নোড, বৈশিষ্ট্যের মাত্রা এবং বালতির জন্য জমা হওয়া পরিসংখ্যান রয়েছে। |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক আউটপুট <ফ্লোট> asOutput ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক BoostedTreesAggregateStats তৈরি করুন ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <integer> nodeIds, প্রতীক <ফ্লোট> গ্রেডিয়েন্ট, প্রতীক <ফ্লোট> hessians, প্রতীক <integer> বৈশিষ্ট্য, লং maxSplits, লং numBuckets)
একটি নতুন BoostedTreesAggregateStats অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
nodeIds | int32; র্যাঙ্ক 1 টেনসর প্রতিটি উদাহরণের জন্য নোড আইডি ধারণকারী, 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 (আকৃতি=[ব্যাচ_সাইজ, হেসিয়ান_ডাইমেনশন])। |
বৈশিষ্ট্য | int32; র্যাঙ্ক 2 বৈশিষ্ট্য টেনসর (আকৃতি=[ব্যাচ_সাইজ, বৈশিষ্ট্য_মাত্রা])। |
maxSplits | int; পুরো গাছে সর্বোচ্চ সংখ্যক বিভাজন সম্ভব। |
numBuckets | int; বাকেটাইজড বৈশিষ্ট্যের সর্বোচ্চ সম্ভাব্য মানের সমান। |
রিটার্নস
- BoostedTreesAggregateStats এর একটি নতুন উদাহরণ
পাবলিক আউটপুট <ফ্লোট> statsSummary ()
আউটপুট র্যাঙ্ক 4 টেনসর (আকৃতি=[বিভাজন, বৈশিষ্ট্য_মাত্রা, বালতি, লগিট_ডাইমেনশন + হেসিয়ান_ডাইমেনশন]) প্রতিটি নোড, বৈশিষ্ট্যের মাত্রা এবং বালতির জন্য জমা হওয়া পরিসংখ্যান রয়েছে।