คลาสสุดท้ายสาธารณะ BoostedTreesAggregateStats
รวมสรุปสถิติสะสมสำหรับแบตช์
สถิติสรุปประกอบด้วยการไล่ระดับสีและเฮสเซียนที่สะสมสำหรับแต่ละโหนด รหัสมิติข้อมูลคุณลักษณะ และที่เก็บข้อมูล
วิธีการสาธารณะ
| เอาท์พุต <โฟลต> | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
| BoostedTreesAggregateStats แบบคงที่ | สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <Integer> nodeIds, การไล่ระดับสี <Float> ตัว ดำเนิน การ, ตัวดำเนินการ <Float> hessians, คุณสมบัติ ตัวดำเนินการ <Integer>, Long maxSplits, Long numBuckets) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ BoostedTreesAggregateStats ใหม่ |
| เอาท์พุต <โฟลต> | สรุปสถิติ () เทนเซอร์อันดับ 4 ของเอาท์พุต (shape=[splits, features_daiment, buckets, logits_size + hessian_daiment]) ที่มีสถิติสะสมสำหรับแต่ละโหนด มิติข้อมูลคุณลักษณะ และที่เก็บข้อมูล |
วิธีการสืบทอด
วิธีการสาธารณะ
เอาท์ พุท สาธารณะ <Float> asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
การสร้าง BoostedTreesAggregateStats แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <Integer> nodeIds, ตัว ดำเนินการ <Float> การไล่ระดับสี, ตัวดำเนินการ <Float> hessians, ตัวดำเนินการ <Integer> คุณลักษณะ, Long maxSplits, Long numBuckets)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ BoostedTreesAggregateStats ใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|---|
| nodeIds | int32; อันดับ 1 เทนเซอร์ที่มีรหัสโหนดสำหรับแต่ละตัวอย่าง รูปร่าง [batch_size] |
| การไล่ระดับสี | ลอย32; อันดับ 2 เทนเซอร์ (shape=[batch_size, logits_daiment]) พร้อมการไล่ระดับสีสำหรับแต่ละตัวอย่าง |
| เฮสเซียน | ลอย32; อันดับ 2 เทนเซอร์ (shape=[batch_size, hessian_size]) พร้อมด้วยเฮสเซียนสำหรับแต่ละตัวอย่าง |
| คุณสมบัติ | int32; อันดับ 2 ฟีเจอร์เทนเซอร์ (shape=[batch_size, features_daiment]) |
| แม็กซ์สปลิท | อินท์; จำนวนการแยกสูงสุดที่เป็นไปได้ในทั้งแผนผัง |
| numBuckets | อินท์; เท่ากับค่าสูงสุดที่เป็นไปได้ของฟีเจอร์ที่เก็บข้อมูล |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ BoostedTreesAggregateStats
ผลผลิต สาธารณะ <Float> statsSummary ()
เทนเซอร์อันดับ 4 ของเอาท์พุต (shape=[splits, features_daiment, buckets, logits_size + hessian_daiment]) ที่มีสถิติสะสมสำหรับแต่ละโหนด มิติข้อมูลคุณลักษณะ และที่เก็บข้อมูล