tensorflow :: opérations :: Cumsum

Calculez la somme cumulée du tenseur x long de l' axis .

Résumé

Par défaut, cette opération effectue une cumsum inclusive, ce qui signifie que le premier élément de l'entrée est identique au premier élément de la sortie:

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

En définissant le kwarg exclusive sur True , un Cumsum exclusif est effectué à la place:

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

En définissant le kwarg reverse sur True , le cumsum est effectué dans la direction opposée:

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

C'est plus efficace que d'utiliser des ops tf.reverse séparés.

Les kwargs reverse et exclusive peuvent également être combinés:

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

Arguments:

• scope: un objet Scope
• x: un Tensor . Doit être l' un des types suivants: float32 , float64 , int64 , int32 , uint8 , uint16 , int16 , int8 , complex64 , complex128 , qint8 , quint8 , qint32 , half .
• axis: Un Tensor de type int32 (par défaut: 0). Doit être dans la plage [-rank(x), rank(x)) .

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

• exclusif: Si c'est True , effectuez un sperme exclusif.
• reverse: Un bool (par défaut: False).

Retour:

• Output : le tenseur de sortie.

Attributs publics

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
)