Advertencia: esta API está obsoleta y se eliminará en una versión futura de TensorFlow una vez que el reemplazo sea ​​estable.

BoostedTreesAggregateStats

BoostedTreesAggregateStats public final class

Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.

Las estadísticas de resumen contienen gradientes y arpilleras acumuladas para cada nodo, id de dimensión de característica y depósito.

Métodos públicos

Salida <Float>
asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estáticas BoostedTreesAggregateStats
crear ( Alcance alcance, operando <entero> nodeIds, operando <flotador> gradientes, operando <Float> arpilleras, operando <Integer> característica, Largo maxSplits, númCubetas largo)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación BoostedTreesAggregateStats.
Salida <Float>
statsSummary ()
Tensor de rango 4 de salida (forma = [divisiones, feature_dimension, cubos, logits_dimension + hessian_dimension]) que contiene estadísticas acumuladas para cada nodo, dimensión de característica y segmento.

Métodos heredados

Métodos públicos

pública de salida <Float> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

estáticas pública BoostedTreesAggregateStats crean ( Alcance alcance, operando <entero> nodeIds, operando <> Float gradientes, operando <> Float arpilleras, operando <Integer> función, largas maxSplits, númCubetas largo)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación BoostedTreesAggregateStats.

Parámetros
alcance alcance actual
nodeIds int32; Rango 1 Tensor que contiene los identificadores de nodo para cada ejemplo, forma [batch_size].
gradientes float32; Tensor de rango 2 (shape = [batch_size, logits_dimension]) con gradientes para cada ejemplo.
arpilleras float32; Tensor de rango 2 (shape = [batch_size, hessian_dimension]) con arpilleras para cada ejemplo.
característica int32; Tensores de características de rango 2 (forma = [tamaño_de_lote, dimensión_función]).
maxSplits En t; el número máximo de divisiones posibles en todo el árbol.
numBuckets En t; es igual al valor máximo posible de la característica clasificada en cubos.
Devoluciones
  • una nueva instancia de BoostedTreesAggregateStats

pública de salida <Float> statsSummary ()

Tensor de rango 4 de salida (forma = [divisiones, feature_dimension, buckets, logits_dimension + hessian_dimension]) que contiene estadísticas acumuladas para cada nodo, dimensión de característica y segmento.