テンソルフロー::作戦::カムサム

テンソルxの累積和をaxisに沿って計算します。

まとめ

デフォルトでは、この演算は包括的な合計を実行します。これは、入力の最初の要素が出力の最初の要素と同一であることを意味します。

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

exclusive kwarg をTrueに設定すると、代わりに排他的合計が実行されます。

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

reverse kwarg をTrueに設定すると、合計が逆方向に実行されます。

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

これは、個別のtf.reverse演算を使用するよりも効率的です。

reverseクワーグとexclusiveクワーグを組み合わせることもできます。

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

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• x: Tensor 。次の型のいずれかである必要があります: float32 、 float64 、 int64 、 int32 、 uint8 、 uint16 、 int16 、 int8 、 complex64 、 complex128 、 qint8 、 quint8 、 qint32 、 half 。
• axis: int32型のTensor (デフォルト: 0)。 [-rank(x), rank(x))の範囲内である必要があります。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• exclusive: Trueの場合、排他的合計を実行します。
• reverse: bool (デフォルト: False)。

戻り値:

• Output : 出力テンソル。

パブリック属性

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
)