Calcula a estatística de ordem K de um conjunto de dados. O actual
a implementação usa uma pesquisa binária que exige exatamente 32 passagens nos dados de entrada. O tempo de execução é linear em relação ao tamanho da entrada. O algoritmo de mediana de medianas é provavelmente mais rápido, mas é difícil de implementar com eficiência no XLA. A implementação impõe uma ordenação total dos flutuadores. A ordem é consistente com a ordem parcial usual. Os NaNs positivos são maiores do que o infinito positivo. Os NaNs negativos são menores que o infinito negativo. NaNs com cargas úteis distintas são tratados como distintos. Os números subnormais são preservados (não reduzidos a zero). O infinito positivo é maior do que todos os números. O infinito negativo é menor do que todos os números. Positivo é maior que zero negativo. Existem menos de k valores maiores do que a estatística de ordem k. Existem pelo menos k valores maiores ou iguais à estatística de ordem K. A semântica não é a mesma que top_k_unique.
Métodos Públicos
Output <float> | asOutput () Retorna o identificador simbólico de um tensor. |
estática KthOrderStatistic | |
Output <float> | saída () |
Métodos herdados
Métodos Públicos
pública Output <float> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para as 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 KthOrderStatistic criar ( Scope escopo, Operando <float> entrada, Long k)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação KthOrderStatistic.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
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Devoluções
- uma nova instância de KthOrderStatistic