tensorflow :: ops :: Cumsum

axis boyunca x tensörünün kümülatif toplamını hesaplayın.

Özet

Varsayılan olarak, bu işlem kapsamlı bir cumsum gerçekleştirir, bu da girdinin ilk öğesinin çıktının ilk öğesiyle aynı olduğu anlamına gelir:

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

exclusive kwarg True ayarlandığında, bunun yerine özel bir cumsum gerçekleştirilir:

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

reverse kwarg'ı True ayarlayarak, cumsum ters yönde gerçekleştirilir:

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

Bu, ayrı tf.reverse ops kullanmaktan daha etkilidir.

reverse ve exclusive kwarglar da birleştirilebilir:

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

Argümanlar:

• kapsam: Bir Scope nesnesi
• x: Bir Tensor . Aşağıdaki türlerinden birini olmalı float32 , float64 , int64 , int32 , uint8 , uint16 , int16 , int8 , complex64 , complex128 , qint8 , quint8 , qint32 , half .
• eksen: int32 türünde bir Tensor (varsayılan: 0). [-rank(x), rank(x)) aralığında olmalıdır.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• özel: True , özel cumsum gerçekleştirin.
• ters: Bir bool (varsayılan: Yanlış).

İadeler:

• Output : Output tensörü.

Genel özellikler

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
)