tensorflow:: ops:: Cumprod

axisに沿ったテンソルxの累積積を計算します。

まとめ

デフォルトでは、この操作は包括的な累積演算を実行します。つまり、入力の最初の要素は出力の最初の要素と同一になります。

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

exclusive引数をTrueに設定すると、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キーワード引数をTrueに設定することで、cumprod は逆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操作を使用するよりも効率的です。

reverseおよびexclusiveキーワード引数も組み合わせることができます。

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

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• x: Tensor 。以下のいずれかの型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)。範囲は[-rank(x), rank(x))である必要があります。

オプション属性（ Attrs参照）：

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

返品:

• Output ：出力テンソル。

公開属性

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
)