BoostedTreesSparseAggregateStats

genel final sınıfı BoostedTreesSparseAggregateStats

Grup için birikmiş istatistiklerin özetini toplar.

Özet istatistikler, her düğüm, grup ve boyut kimliği için biriken degradeleri ve hessian'ları içerir.

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

static BoostedTreesSparseAggregateStats
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TInt32 > nodeIds, İşlenen < TFloat32 > degradeler, İşlenen < TFloat32 > hessians, İşlenen < TInt32 > featureIndices, İşlenen < TInt32 > featureValues, İşlenen < TInt32 > featureShape, Uzun maxSplits, Uzun numBuckets)
Yeni bir BoostedTreesSparseAggregateStats işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Çıkış < TInt32 >
istatistikÖzetEndeksler ()
int32; Özet seyrek Tensörlerin 2. sıra endeksleri (şekil=[sıfır olmayan istatistiklerin sayısı, 4]) İkinci eksen, düğüm kimliği, özellik boyutu, paket kimliği ve istatistik_boyutu dahil olmak üzere yalnızca 4 olabilir.
Çıkış < TInt32 >
istatistiklerÖzetŞekil ()
çıktı Sırası 1 Tensör (şekil=[4]) Tensörün aşağıdaki 4 değeri vardır: [max_splits, feature_dimension, num_buckets,statistic_dimension], burada istatistik_dimension = degrade_dimension + hessian_dimension.
Çıkış < TFloat32 >
istatistikÖzetDeğerler ()
çıktı Sıra 1 Tensör (şekil=[sıfır olmayan istatistiklerin sayısı])

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "BoostedTreesSparseAggregateStats"

Genel Yöntemler

public static BoostedTreesSparseAggregateStats create ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TInt32 > nodeId'ler, İşlenen < TFloat32 > degradeler, İşlenen < TFloat32 > hessians, İşlenen < TInt32 > featureIndices, İşlenen < TInt32 > featureValues, İşlenen < TInt32 > featureShape, Uzun maxSplits, Uzun numBuckets)

Yeni bir BoostedTreesSparseAggregateStats işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
düğüm kimlikleri int32; Her örnek için düğüm kimliklerini içeren Derece 1 Tensör, şekil [batch_size].
degradeler şamandıra32; Her örnek için dereceli 2. Derece Tensör (shape=[batch_size, logits_dimension]).
çuvallılar şamandıra32; Her örnek için kendirlerle birlikte Derece 2 Tensör (shape=[batch_size, hessian_dimension]).
özellik Endeksleri int32; Özellik seyrek Tensörlerinin 2. sıra indeksleri (şekil=[seyrek giriş sayısı, 2]). Toplu işteki tüm örneklerdeki seyrek girişlerin sayısı. İlk değer örneğin indeksi, ikincisi ise özelliğin boyutudur. İkinci eksen yalnızca 2 değere sahip olabilir, yani Tensörün girdi yoğun versiyonu yalnızca matris olabilir.
özellikDeğerleri int32; Özellik seyrek Tensörlerinin 1. sıra değerleri (şekil=[seyrek girişlerin sayısı]). Toplu işteki tüm örneklerdeki seyrek girişlerin sayısı. İlk değer örneğin indeksi, ikincisi ise özelliğin boyutudur.
Özellik Şekli int32; Özellik seyrek Tensörlerin 1. derece yoğun şekli (şekil=[2]). İlk eksen yalnızca 2 değere sahip olabilir: [batch_size, feature_dimension].
maksimumBölmeler int; Ağacın tamamında mümkün olan maksimum bölünme sayısı.
numBuckets int; gruplandırılmış özelliğin mümkün olan maksimum değeri + 1'e eşittir.
İadeler
  • BoostedTreesSparseAggregateStats'ın yeni bir örneği

genel Çıkış < TInt32 > statsSummaryIndices ()

int32; Özet seyrek Tensörlerin 2. sıra endeksleri (şekil=[sıfır olmayan istatistiklerin sayısı, 4]) İkinci eksen, düğüm kimliği, özellik boyutu, paket kimliği ve istatistik_boyutu dahil olmak üzere yalnızca 4 olabilir. istatistik_dimension = logits_dimension + hessian_dimension.

genel Çıkış < TInt32 > statsSummaryShape ()

çıktı Sırası 1 Tensör (şekil=[4]) Tensörün aşağıdaki 4 değeri vardır: [max_splits, feature_dimension, num_buckets,statistic_dimension], burada istatistik_dimension = degrade_dimension + hessian_dimension. degrade_dimension, label_dimension ile aynıdır, yani çıktı alanıdır. hessian_dimension, diyagonal hessian kullanıldığında logit boyutuyla aynı olabilir veya tam hessian kullanıldığında label_dimension^2 olabilir.

genel Çıkış < TFloat32 > statsSummaryValues ​​()

çıktı Sıra 1 Tensör (şekil=[sıfır olmayan istatistiklerin sayısı])