BoostedTreesMakeStatsSummary

classe final pública BoostedTreesMakeStatsSummary

Faz o resumo das estatísticas acumuladas do lote.

As estatísticas resumidas contêm gradientes e hessianos acumulados no nó e no intervalo correspondentes para cada exemplo.

Constantes

Corda OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos Públicos

Saída < TFloat32 >
asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
BoostedTreesMakeStatsSummary estático
create ( Escopo do escopo , Operando < TInt32 > nodeIds, Operando < TFloat32 > gradientes, Operando < TFloat32 > hessians, Iterable< Operando < TInt32 >> bucketizedFeaturesList, Long maxSplits, Long numBuckets)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação BoostedTreesMakeStatsSummary.
Saída < TFloat32 >
estatísticasResumo ()
saída Tensor de classificação 4 (shape=[#features, #splits, #buckets, 2]) contendo estatísticas acumuladas colocadas no nó e bucket correspondentes.

Métodos herdados

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor constante: "BoostedTreesMakeStatsSummary"

Métodos Públicos

Saída pública < TFloat32 > asOutput ()

Retorna o identificador simbólico do tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static BoostedTreesMakeStatsSummary create ( Escopo de escopo , Operando < TInt32 > nodeIds, Operando < TFloat32 > gradientes, Operando < TFloat32 > hessians, Iterable< Operando < TInt32 >> bucketizedFeaturesList, Long maxSplits, Long numBuckets)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação BoostedTreesMakeStatsSummary.

Parâmetros
escopo escopo atual
IDs de nó int32 Tensor de classificação 1 contendo IDs de nó, nos quais cada exemplo se enquadra na camada solicitada.
gradientes float32; Tensor de classificação 2 (shape=[#examples, 1]) para gradientes.
hessianos float32; Tensor de classificação 2 (shape=[#examples, 1]) para jutas.
bucketizedFeaturesList Lista int32 de tensores de classificação 1, cada um contendo o recurso segmentado (para cada coluna de recurso).
maxSplits interno; o número máximo de divisões possíveis em toda a árvore.
numBuckets interno; é igual ao valor máximo possível do recurso segmentado.
Devoluções
  • uma nova instância de BoostedTreesMakeStatsSummary

Saída pública < TFloat32 > statsSummary ()

saída Tensor de classificação 4 (shape=[#features, #splits, #buckets, 2]) contendo estatísticas acumuladas colocadas no nó e bucket correspondentes. O primeiro índice da 4ª dimensão refere-se aos gradientes, e o segundo às hessianas.