تجميع ملخص الإحصائيات المتراكمة للدفعة.
تحتوي إحصائيات الملخص على تدرجات ونقاط هسيه متراكمة لكل عقدة ومجموعة ومعرف البعد.
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| static BoostedTreesSparseAggregateStats | إنشاء (نطاق النطاق ، المعامل < TInt32 > معرفات العقد، المعامل < TFloat32 > التدرجات، المعامل < TFloat32 > هسه، المعامل < TInt32 > مؤشرات الميزات، المعامل < TInt32 > قيم الميزات، المعامل < TInt32 > featureShape، Long maxSplits، Long numBuckets) طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية BoostedTreesSparseAggregateStats جديدة. |
| الإخراج <TInt32> | إحصائياتملخصالمؤشرات () int32; مؤشرات المرتبة 2 لملخص Tensors المتفرق (الشكل = [عدد الإحصائيات غير الصفرية، 4]) يمكن أن يكون المحور الثاني 4 فقط بما في ذلك معرف العقدة، وأبعاد الميزة، ومعرف الجرافة، وإحصاءات_البعد. |
| الإخراج <TInt32> | إحصائيات ملخصالشكل () الإخراج موتر الرتبة 1 (الشكل = [4]) يحتوي الموتر على 4 قيم التالية: [max_splits، feature_dimension، num_buckets، Statistics_dimension]، حيث Statistics_dimension = gradient_dimension + hessian_dimension. |
| الإخراج <TFloat32> | إحصائيات ملخص القيم () موتر الرتبة 1 (الشكل = [عدد الإحصائيات غير الصفرية]) |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
إنشاء BoostedTreesSparseAggregateStats الثابت العام ( نطاق النطاق ، المعامل < TInt32 > معرفات العقد، المعامل < TFloat32 > التدرجات، المعامل < TFloat32 > الهسهسات، المعامل < TInt32 > مؤشرات الميزات، المعامل < TInt32 > قيم الميزات، المعامل < TInt32 > featureShape، Long maxSplits، numBuckets الطويلة )
طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية BoostedTreesSparseAggregateStats جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| معرفات العقدة | int32; المرتبة 1 Tensor التي تحتوي على معرفات العقدة لكل مثال، الشكل [batch_size]. |
| التدرجات | float32; المرتبة الثانية Tensor (الشكل=[batch_size, logits_dimension]) مع التدرجات لكل مثال. |
| هسه | float32; المرتبة 2 الموتر (الشكل = [batch_size، hessian_dimension]) مع الخيشانات لكل مثال. |
| featureIndices | int32; مؤشرات المرتبة الثانية للميزات المتفرقة (الشكل = [عدد الإدخالات المتفرقة، 2]). عدد الإدخالات المتفرقة عبر كافة المثيلات من الدفعة. القيمة الأولى هي فهرس المثيل، والثانية هي بُعد الميزة. يمكن أن يحتوي المحور الثاني على قيمتين فقط، أي أن النسخة كثيفة الإدخال من Tensor يمكن أن تكون مصفوفة فقط. |
| featureValues | int32; قيم المرتبة الأولى لموترات الميزات المتفرقة (الشكل = [عدد الإدخالات المتفرقة]). عدد الإدخالات المتفرقة عبر كافة المثيلات من الدفعة. القيمة الأولى هي فهرس المثيل، والثانية هي بُعد الميزة. |
| featureShape | int32; المرتبة الأولى هي شكل كثيف من Tensors المتناثرة (الشكل = [2]). يمكن أن يحتوي المحور الأول على قيمتين فقط، [batch_size, feature_dimension]. |
| maxSplits | كثافة العمليات؛ الحد الأقصى لعدد الانقسامات الممكنة في الشجرة بأكملها. |
| numBuckets | كثافة العمليات؛ يساوي الحد الأقصى لقيمة الميزة المجمعة + 1. |
عائدات
- مثيل جديد لـ BoostedTreesSparseAggregateStats
الإخراج العام <TInt32> إحصائياتSummaryIndices ()
int32; مؤشرات المرتبة 2 لملخص Tensors المتفرق (الشكل = [عدد الإحصائيات غير الصفرية، 4]) يمكن أن يكون المحور الثاني 4 فقط بما في ذلك معرف العقدة، وأبعاد الميزة، ومعرف الجرافة، وإحصاءات_البعد. Statistics_dimension = logits_dimension + hessian_dimension.
الإخراج العام <TInt32> statsSummaryShape ()
الإخراج موتر الرتبة 1 (الشكل = [4]) يحتوي الموتر على 4 قيم التالية: [max_splits، feature_dimension، num_buckets، Statistics_dimension]، حيث Statistics_dimension = gradient_dimension + hessian_dimension. gradient_dimension هو نفس label_dimension، أي مساحة الإخراج. يمكن أن يكون البعد hessian_dimension هو نفس البعد اللوجيستي عند استخدام الهسي القطري، أو label_dimension^2 عند استخدام الهسي الكامل.
الإخراج العام <TFloat32> إحصائياتSummaryValues ()
موتر الرتبة 1 (الشكل = [عدد الإحصائيات غير الصفرية])