tensorflow::ops::Cumprod

Вычислите кумулятивное произведение тензора x вдоль axis .

Краткое содержание

По умолчанию эта операция выполняет инклюзивную кумулятивную обработку, что означает, что первый элемент входных данных идентичен первому элементу выходных данных:

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

Установив аргумент exclusive в True , вместо этого будет выполнена эксклюзивная операция cumprod:

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

Установив параметр reverse в True , выполнение cumprod происходит в обратном направлении:

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

Это эффективнее, чем использование отдельных операций tf.reverse .

reverse и exclusive аргументы также могут комбинироваться:

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

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• x: Tensor . Должен быть одного из следующих типов: float32 , float64 , int64 , int32 , uint8 , uint16 , int16 , int8 , complex64 , complex128 , qint8 , quint8 , qint32 , half .
• axis: Tensor типа int32 (по умолчанию: 0). Должен находиться в диапазоне [-rank(x), rank(x)) .

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

• эксклюзивный: Если True , выполнить эксклюзивную компрометацию.
• reverse: bool (по умолчанию: False).

Возвращает:

• Output : выходной тензор.

Общедоступные атрибуты

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
)