flux tensoriel : : opérations : : Somme cumulée

Calculez la somme cumulée du tenseur x le long de axis .

Résumé

Par défaut, cette opération effectue une somme 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 , une somme exclusive est effectuée à la place :

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

En définissant le reverse kwarg sur True , la somme est effectuée dans le sens opposé :

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

C'est plus efficace que d'utiliser des opérations tf.reverse distinctes.

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 compris entre [-rank(x), rank(x)) .

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

• exclusive : si True , effectuez une cumulation exclusive.
• 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
)