공개 최종 수업 Cumprod
'축'을 따라 텐서 'x'의 누적 곱을 계산합니다.
기본적으로 이 작업은 포괄적인 cumprod를 수행합니다. 즉, 입력의 첫 번째 요소가 출력의 첫 번째 요소와 동일함을 의미합니다.
tf.cumprod([a, b, c]) # => [a, a * b, a * b * c]
tf.cumprod([a, b, c], exclusive=True) # => [1, a, a * b]
tf.cumprod([a, b, c], reverse=True) # => [a * b * c, b * c, c]
tf.reverse 작업을 사용하는 것보다 더 효율적입니다.`reverse` 및 `exclusive` kwargs를 결합할 수도 있습니다:
tf.cumprod([a, b, c], exclusive=True, reverse=True) # => [b * c, c, 1]
중첩 클래스
| 수업 | Cumprod.옵션 | Cumprod 의 선택적 속성 | |
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| static <T는 TType을 확장합니다. > Cumprod <T> | |
| 정적 Cumprod.옵션 | 배타적 (부울 배타적) |
| 출력 <T> | 밖으로 () |
| 정적 Cumprod.옵션 | reverse (부울 역방향) |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "Cumprod"
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 Cumprod <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> x, 피연산자 <? 확장 TNumber > 축, 옵션... 옵션)
새로운 Cumprod 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 엑스 | '텐서'. 다음 유형 중 하나여야 합니다: `float32`, `float64`, `int64`, `int32`, `uint8`, `uint16`, `int16`, `int8`, `complex64`, `complex128`, `qint8 `, `quint8`, `qint32`, `half`. |
| 중심선 | 'int32' 유형의 'Tensor'(기본값: 0). `[-rank(x), Rank(x))' 범위에 있어야 합니다. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- Cumprod의 새로운 인스턴스