BoostedTreesSparseAggregateStats

clase final pública BoostedTreesSparseAggregateStats

Agrega el resumen de estadísticas acumuladas para el lote.

Las estadísticas resumidas contienen gradientes y arpilleras acumulados para cada nodo, depósito e identificación de dimensión.

Constantes

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Métodos públicos

estático BoostedTreesSparseAggregateStats
crear ( alcance alcance, Operando < TInt32 > nodeIds, Operando < TFloat32 > gradientes, Operando < TFloat32 > arpilleras, Operando < TInt32 > featureIndices, Operando < TInt32 > featureValues, Operando < TInt32 > featureShape, Long maxSplits, Long numBuckets)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación BoostedTreesSparseAggregateStats.
Salida < TInt32 >
statsSummaryIndices ()
int32; Índices de rango 2 de tensores dispersos resumidos (forma = [número de estadísticas distintas de cero, 4]) El segundo eje solo puede ser 4, incluida la identificación del nodo, la dimensión de la característica, la identificación del depósito y la dimensión_estadística.
Salida < TInt32 >
estadísticasResumenForma ()
Tensor de rango 1 de salida (forma = [4]) El tensor tiene los siguientes 4 valores: [max_splits, feature_dimension, num_buckets, stats_dimension], donde stats_dimension = gradient_dimension + hessian_dimension.
Salida <TFloat32>
estadísticasResumenValores ()
Tensor de rango 1 de salida (forma = [número de estadísticas distintas de cero])

Métodos heredados

Constantes

Cadena final estática pública OP_NAME

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Valor constante: "BoostedTreesSparseAggregateStats"

Métodos públicos

creación pública estática de BoostedTreesSparseAggregateStats ( alcance , operando < TInt32 > nodeIds, operando < TFloat32 > gradientes, operando < TFloat32 > arpillera, operando < TInt32 > featureIndices, operando < TInt32 > featureValues, operando < TInt32 > featureShape, Long maxSplits, Long numBuckets)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación BoostedTreesSparseAggregateStats.

Parámetros
alcance alcance actual
ID de nodo int32; Tensor de rango 1 que contiene identificadores de nodo para cada ejemplo, forma [tamaño_lote].
gradientes flotador32; Tensor de rango 2 (forma = [batch_size, logits_dimension]) con gradientes para cada ejemplo.
arpillera flotador32; Tensor de rango 2 (forma = [batch_size, hessian_dimension]) con arpillera para cada ejemplo.
índices de características int32; Índices de rango 2 de tensores dispersos de características (forma = [número de entradas dispersas, 2]). Número de entradas dispersas en todas las instancias del lote. El primer valor es el índice de la instancia, el segundo es la dimensión de la característica. El segundo eje solo puede tener 2 valores, es decir, la versión densa de entrada de Tensor solo puede ser una matriz.
valores de características int32; Valores de rango 1 de tensores dispersos de características (forma = [número de entradas dispersas]). Número de entradas dispersas en todas las instancias del lote. El primer valor es el índice de la instancia, el segundo es la dimensión de la característica.
característicaForma int32; Forma densa de rango 1 de tensores dispersos de características (forma = [2]). El primer eje solo puede tener 2 valores, [batch_size, feature_dimension].
maxDivisiones En t; el máximo número de divisiones posibles en todo el árbol.
numCubos En t; es igual al valor máximo posible de la característica agrupada en cubos + 1.
Devoluciones
  • una nueva instancia de BoostedTreesSparseAggregateStats

Salida pública < TInt32 > statsSummaryIndices ()

int32; Índices de rango 2 de tensores dispersos resumidos (forma = [número de estadísticas distintas de cero, 4]) El segundo eje solo puede ser 4, incluida la identificación del nodo, la dimensión de la característica, la identificación del depósito y la dimensión_estadística. dimensión_estadística = dimensión_logits + dimensión_hessiana.

Salida pública < TInt32 > statsSummaryShape ()

Tensor de rango 1 de salida (forma = [4]) El tensor tiene los siguientes 4 valores: [max_splits, feature_dimension, num_buckets, stats_dimension], donde stats_dimension = gradient_dimension + hessian_dimension. gradient_dimension es lo mismo que label_dimension, es decir, el espacio de salida. hessian_dimension puede ser la misma que la dimensión logits cuando se usa arpillera diagonal, o label_dimension^2 cuando se usa arpillera completa.

Salida pública <TFloat32> statsSummaryValues ​​()

Tensor de rango 1 de salida (forma = [número de estadísticas distintas de cero])