tensorflow ：： ops ：：カンプロド

axis沿ったテンソルx累積積を計算しaxis 。

概要

デフォルトでは、この操作は包括的cumprod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.cumprod([a, b, c])  # => [a, a * b, a * b * c]

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

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

reverse kwargをTrue設定すると、cumprodは反対方向に実行されます。

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

これは、個別のtf.reverse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.cumprod([a, b, c], exclusive=True, reverse=True)  # => [b * c, c, 1]

引数：

• スコープ：スコープオブジェクト
• x： Tensor 。次のいずれかのタイプ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：タイプint32 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（参照Attrs ）：

• 排他的： True場合、排他的cumprodを実行します。
• 逆： bool （デフォルト：False）。

戻り値：

• Output ：アウトテンソル。

パブリック属性

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
)