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BoostedTreesSparseAggregateStats

パブリック最終クラスBoostedTreesSparseAggregateStats

バッチの累積統計の要約を集約します。

要約統計量には、ノード、バケット、ディメンションIDごとに累積された勾配とヘッセ行列が含まれます。

パブリックメソッド

静的BoostedTreesSparseAggregateStats
createスコープスコープ、オペランド<整数> nodeIds、オペランド<浮動小数点>グラデーション、オペランド<浮動小数点>ヘシアン、オペランド<整数> featureIndices、オペランド<整数> featureValues、オペランド<整数> featureShape、Long maxSplits、Long numBuckets)
新しいBoostedTreesSparseAggregateStats操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。
出力<整数>
statsSummaryIndi​​ces ()
int32;要約スパーステンソルのランク2インデックス(shape = [非ゼロ統計の数、4])2番目の軸は、ノードID、フィーチャディメンション、バケットID、statistics_dimensionを含めて4のみにすることができます。
出力<整数>
statsSummaryShape ()
出力ランク1テンソル(shape = [4])テンソルには、次の4つの値があります。
出力<フロート>
statsSummaryValues ()
出力ランク1テンソル(形状= [ゼロ以外の統計の数])

継承されたメソッド

パブリックメソッド

public static BoostedTreesSparseAggregateStats create スコープスコープ、 Operand <Integer> nodeIds、 Operand <Float>グラデーション、 Operand <Float> hessians、 Operand <Integer> featureIndices、 Operand <Integer> featureValues、 Operand <Integer> featureShape、Long maxSplits、Long numBuckets)

新しいBoostedTreesSparseAggregateStats操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
nodeIds int32;各例のノードIDを含むランク1のテンソル、形状[batch_size]。
グラデーションfloat32;各例の勾配を持つランク2テンソル(shape = [batch_size、logits_dimension])。
ヘシアンfloat32;ランク2のテンソル(shape = [batch_size、hessian_dimension])と各例のヘシアン。
featureIndices int32;特徴スパーステンソルのランク2インデックス(shape = [スパースエントリの数、2])。バッチからのすべてのインスタンスにわたるスパースエントリの数。最初の値はインスタンスのインデックスで、2番目の値はフィーチャの次元です。 2番目の軸は2つの値のみを持つことができます。つまり、Tensorの入力密度バージョンは行列のみにすることができます。
featureValues int32;特徴スパーステンソルのランク1の値(shape = [スパースエントリの数])。バッチからのすべてのインスタンスにわたるスパースエントリの数。最初の値はインスタンスのインデックスであり、2番目の値はフィーチャの次元です。
featureShape int32;特徴スパーステンソルのランク1の密な形状(shape = [2])。最初の軸は、[batch_size、feature_dimension]の2つの値のみを持つことができます。
maxSplits int;ツリー全体で可能な分割の最大数。
numBuckets int;バケット化された機能の可能な最大値+1に等しい。
戻り値
  • BoostedTreesSparseAggregateStatsの新しいインスタンス

public Output <Integer> statsSummaryIndi​​ces ()

int32;要約スパーステンソルのランク2インデックス(shape = [非ゼロ統計の数、4])2番目の軸は、ノードID、フィーチャディメンション、バケットID、statistics_dimensionを含めて4のみにすることができます。 statistics_dimension = logits_dimension + hessian_dimension。

public Output <Integer> statsSummaryShape ()

出力ランク1テンソル(shape = [4])テンソルには次の4つの値があります:[max_splits、feature_dimension、num_buckets、statistics_dimension]、ここでstatistics_dimension = gradient_dimension + hessian_dimension。 gradient_dimensionはlabel_dimensionと同じ、つまり出力スペースです。 hessian_dimensionは、対角ヘッセ行列を使用する場合はロジット次元と同じにすることができ、完全ヘッセ行列を使用する場合はlabel_dimension ^ 2にすることができます。

public Output <Float> statsSummaryValues ()

出力ランク1テンソル(形状= [ゼロ以外の統計の数])