BoostedTreesSparseAggregateStats

सार्वजनिक अंतिम वर्ग BoostedTreesSparseAggregateStats

बैच के लिए संचित आँकड़ों का सारांश एकत्र करता है।

सारांश आँकड़ों में प्रत्येक नोड, बकेट और आयाम आईडी के लिए संचित ग्रेडिएंट और हेसियन शामिल हैं।

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थिर BoostedTreesSparseAggregateStats
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <TInt32> नोडआईडी, ऑपरेंड <TFloat32> ग्रेडिएंट्स, ऑपरेंड <TFloat32> हेसियन, ऑपरेंड <TInt32> फीचरइंडिस, ऑपरेंड <TInt32> फीचरवैल्यू, ऑपरेंड <TInt32> फीचरशेप, लॉन्ग मैक्सस्प्लिट्स, लॉन्ग न्यूमबकेट)
एक नए BoostedTreesSparseAggregateStats ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <TInt32>
आँकड़ेसारांशसूचकांक ()
int32; सारांश विरल टेंसर के रैंक 2 सूचकांक (आकार=[गैर शून्य आंकड़ों की संख्या, 4]) दूसरा अक्ष नोड आईडी, फीचर आयाम, बकेट आईडी और सांख्यिकी_आयाम सहित केवल 4 हो सकता है।
आउटपुट <TInt32>
आँकड़ेसारांशआकार ()
आउटपुट रैंक 1 टेंसर (आकार=[4]) टेंसर में निम्नलिखित 4 मान हैं: [मैक्स_स्प्लिट्स, फीचर_डाइमेंशन, संख्या_बकेट, सांख्यिकी_डाइमेंशन], जहां स्टैटिस्टिक्स_डाइमेंशन = ग्रेडिएंट_डाइमेंशन + हेस्सियन_डाइमेंशन।
आउटपुट < TFloat32 >
आँकड़ेसारांशमूल्य ()
आउटपुट रैंक 1 टेंसर (आकार=[गैर शून्य आंकड़ों की संख्या])

विरासत में मिली विधियाँ

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "BoostedTreesSparseAggregateStats"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक BoostedTreesSparseAggregateStats बनाते हैं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <TInt32> नोडआईडी, ऑपरेंड <TFloat32> ग्रेडिएंट, ऑपरेंड <TFloat32> हेसियन, ऑपरेंड <TInt32> फीचरइंडिस, ऑपरेंड <TInt32> फीचरवैल्यू, ऑपरेंड <TInt32> फीचरशेप, लॉन्ग मैक्सस्प्लिट्स, लॉन्ग numBuck आदि)

एक नए BoostedTreesSparseAggregateStats ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
नोडआईडी int32; प्रत्येक उदाहरण के लिए नोड आईडी युक्त रैंक 1 टेंसर, आकार [बैच_आकार]।
ढ़ाल फ्लोट32; प्रत्येक उदाहरण के लिए ग्रेडिएंट के साथ रैंक 2 टेंसर (आकार=[बैच_आकार, लॉगिट_आयाम])।
हेस्सियन फ्लोट32; प्रत्येक उदाहरण के लिए हेसियन के साथ रैंक 2 टेंसर (आकार=[बैच_आकार, हेसियन_आयाम])।
फीचरइंडिसेस int32; फ़ीचर विरल टेंसर के रैंक 2 सूचकांक (आकार=[विरल प्रविष्टियों की संख्या, 2])। बैच से सभी उदाहरणों में विरल प्रविष्टियों की संख्या। पहला मान इंस्टेंस का सूचकांक है, दूसरा फीचर का आयाम है। दूसरे अक्ष में केवल 2 मान हो सकते हैं, यानी, टेंसर का इनपुट सघन संस्करण केवल मैट्रिक्स हो सकता है।
फीचरवैल्यू int32; फ़ीचर विरल टेंसर के रैंक 1 मान (आकार=[विरल प्रविष्टियों की संख्या])। बैच से सभी उदाहरणों में विरल प्रविष्टियों की संख्या। पहला मान इंस्टेंस का सूचकांक है, दूसरा फीचर का आयाम है।
फीचरआकार int32; फ़ीचर विरल टेंसर का रैंक 1 सघन आकार (आकार=[2])। पहले अक्ष में केवल 2 मान हो सकते हैं, [बैच_आकार, फ़ीचर_आयाम]।
मैक्सस्प्लिट्स int; पूरे पेड़ में संभावित विभाजनों की अधिकतम संख्या।
numbuckets int; बकेटाइज्ड फीचर के अधिकतम संभव मान +1 के बराबर है।
रिटर्न
  • BoostedTreesSparseAggregateStats का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <TInt32> आँकड़े सारांश सूचकांक ()

int32; सारांश विरल टेंसर के रैंक 2 सूचकांक (आकार=[गैर शून्य आंकड़ों की संख्या, 4]) दूसरा अक्ष नोड आईडी, फीचर आयाम, बकेट आईडी और सांख्यिकी_आयाम सहित केवल 4 हो सकता है। सांख्यिकी_आयाम = लॉगिट्स_आयाम + हेस्सियन_आयाम।

सार्वजनिक आउटपुट <TInt32> आँकड़ेसारांशशेप ()

आउटपुट रैंक 1 टेंसर (आकार=[4]) टेंसर में निम्नलिखित 4 मान हैं: [मैक्स_स्प्लिट्स, फीचर_डाइमेंशन, संख्या_बकेट, सांख्यिकी_डाइमेंशन], जहां स्टैटिस्टिक्स_डाइमेंशन = ग्रेडिएंट_डाइमेंशन + हेस्सियन_डाइमेंशन। gradient_dimension, label_dimension, यानी आउटपुट स्पेस के समान है। जब विकर्ण हेसियन का उपयोग किया जाता है तो हेसियन_आयाम लॉगिट आयाम के समान हो सकता है, या जब पूर्ण हेसियन का उपयोग किया जाता है तो लेबल_आयाम^2 हो सकता है।

सार्वजनिक आउटपुट < TFloat32 > आँकड़े सारांश मान ()

आउटपुट रैंक 1 टेंसर (आकार=[गैर शून्य आंकड़ों की संख्या])