BoostedTreesAggregateStats

공개 최종 클래스 BoostedTreesAggregateStats

배치에 대해 누적된 통계 요약을 집계합니다.

요약 통계에는 각 노드, 기능 차원 ID 및 버킷에 대해 누적된 그래디언트 및 헤센이 포함됩니다.

공개 방법

출력 <플로트>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
정적 BoostedTreesAggregateStats
생성 ( Scope 범위, Operand <Integer> nodeIds, Operand <Float> 그래디언트, Operand <Float> 헤센, Operand <Integer> 기능, Long maxSplits, Long numBuckets)
새로운 BoostedTreesAggregateStats 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <플로트>
통계요약 ()
각 노드, 기능 차원 및 버킷에 대한 누적 통계를 포함하는 순위 4 텐서(shape=[splits, feature_dimension, buckets, logits_dimension + hessian_dimension])를 출력합니다.

상속된 메서드

공개 방법

공개 출력 <Float> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

public static BoostedTreesAggregateStats create ( Scope 범위, Operand <Integer> nodeIds, Operand <Float> 그래디언트, Operand <Float> 헤센, Operand <Integer> 기능, Long maxSplits, Long numBuckets)

새로운 BoostedTreesAggregateStats 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
노드 ID int32; 각 예시의 노드 ID를 포함하는 순위 1 Tensor, 모양 [batch_size].
그라데이션 float32; 각 예에 대한 기울기가 있는 순위 2 텐서(shape=[batch_size, logits_dimension]).
헤센 float32; 각 예에 대한 헤세 행렬이 포함된 순위 2 텐서(모양=[batch_size, hessian_dimension]).
특징 int32; 순위 2 기능 텐서(shape=[batch_size, feature_dimension]).
최대 분할 정수; 전체 트리에서 가능한 최대 분할 수입니다.
버킷 수 정수; 버킷화된 기능의 가능한 최대값과 같습니다.
보고
  • BoostedTreesAggregateStats의 새로운 인스턴스

공개 출력 <Float> statsSummary ()

각 노드, 기능 차원 및 버킷에 대한 누적 통계를 포함하는 순위 4 텐서(shape=[splits, feature_dimension, buckets, logits_dimension + hessian_dimension])를 출력합니다.