Python tf.nn.isotonic_regression用法及代码示例

沿给定轴解决等渗回归问题。

用法

tf.nn.isotonic_regression(
    inputs, decreasing=True, axis=-1
)

对于每个向量 x，解决的问题是

由于解决方案是component-wise 常量，因此会返回对段进行编码的第二个张量。问题在给定的轴上得到解决。

考虑下面的例子，我们解决了一批两个问题。第一个输入是 [3, 1, 2]，而第二个输入是 1, 3, 4 。

>>> x = tf.constant([[3, 1, 2], [1, 3, 4]], dtype=tf.float32)
>>> y, segments = tf.nn.isotonic_regression(x, axis=1)
>>> y  # The solution.
<tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[3.       , 1.5      , 1.5      ],
       [2.6666667, 2.6666667, 2.6666667]], dtype=float32)>

请注意，第一个解决方案有两个块 [2] 和 [1.5, 1.5]。第二个解是恒定的，因此只有一个段。这些段正是第二个返回的张量编码的内容：

segments
<tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=int32, numpy=
array([[0, 1, 1],
       [0, 0, 0]], dtype=int32)>