تدفق التوتر:: العمليات:: كمبرود

حساب المنتج التراكمي للموتر x على طول axis .

ملخص

افتراضيًا، تنفذ هذه العملية عملية cuprod شاملة، مما يعني أن العنصر الأول من الإدخال مطابق للعنصر الأول من الإخراج:

tf.cumprod([a, b, c])  # => [a, a * b, a * b * c]

من خلال تعيين kwarg exclusive على True ، يتم تنفيذ cuprod الحصري بدلاً من ذلك:

tf.cumprod([a, b, c], exclusive=True)  # => [1, a, a * b]

من خلال ضبط reverse kwarg على True ، يتم تنفيذ cumprod في الاتجاه المعاكس:

tf.cumprod([a, b, c], reverse=True)  # => [a * b * c, b * c, c]

يعد هذا أكثر كفاءة من استخدام عمليات tf.reverse المنفصلة.

يمكن أيضًا الجمع بين kwargs reverse exclusive :

tf.cumprod([a, b, c], exclusive=True, reverse=True)  # => [b * c, c, 1]

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• س : Tensor . يجب أن يكون أحد الأنواع التالية: float32 , float64 , int64 , int32 , uint8 , uint16 , int16 , int8 , complex64 , complex128 , qint8 , quint8 , qint32 , half .
• المحور: Tensor من النوع int32 (الافتراضي: 0). يجب أن يكون في النطاق [-rank(x), rank(x)) .

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• حصريًا: إذا كان True ، فقم بإجراء cumprod الحصري.
• العكس: bool (الافتراضي: خطأ).

العوائد:

• Output : الموتر الخارجي.

الصفات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output out

 Cumprod(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input axis
)

 Cumprod(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input x,
  ::tensorflow::Input axis,
  const Cumprod::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Exclusive(
  bool x
)

Attrs Reverse(
  bool x
)