flujo tensor:: operaciones:: Cumsum

Calcula la suma acumulada del tensor x a lo largo del axis .

Resumen

De forma predeterminada, esta operación realiza una suma acumulativa inclusiva, lo que significa que el primer elemento de la entrada es idéntico al primer elemento de la salida:

tf.cumsum([a, b, c])  # => [a, a + b, a + b + c]

Al establecer el kwarg exclusive en True , en su lugar se realiza una suma cum exclusiva:

tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True)  # => [0, a, a + b]

Al establecer el kwarg reverse en True , el cumsum se realiza en la dirección opuesta:

tf.cumsum([a, b, c], reverse=True)  # => [a + b + c, b + c, c]

Esto es más eficiente que usar operaciones tf.reverse separadas.

Los kwargs reverse y exclusive también se pueden combinar:

tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True, reverse=True)  # => [b + c, c, 0]

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• x: Un Tensor . Debe ser uno de los siguientes tipos: float32 , float64 , int64 , int32 , uint8 , uint16 , int16 , int8 , complex64 , complex128 , qint8 , quint8 , qint32 , half .
• eje: Un Tensor de tipo int32 (predeterminado: 0). Debe estar en el rango [-rank(x), rank(x)) .

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• exclusivo: si True , realiza cumsum exclusivo.
• inversa: un bool (predeterminado: falso).

Devoluciones:

• Output : El tensor de salida.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output out

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Exclusive(
  bool x
)

Attrs Reverse(
  bool x
)