टेन्सरफ्लो::ऑप्स::कमसम

axis के अनुदिश टेंसर x का संचयी योग ज्ञात कीजिए।

सारांश

डिफ़ॉल्ट रूप से, यह ऑपरेशन एक समावेशी संचय योग करता है, जिसका अर्थ है कि इनपुट का पहला तत्व आउटपुट के पहले तत्व के समान होता है:

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

exclusive kwarg को True पर सेट करने से, इसके बजाय एक एक्सक्लूसिव कमसम निष्पादित किया जाता है:

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

reverse kwarg को True पर सेट करके, cumsum विपरीत दिशा में किया जाता है:

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

यह अलग-अलग tf.reverse ऑपरेशन का उपयोग करने की तुलना में अधिक कुशल है।

reverse और exclusive kwargs को भी संयोजित किया जा सकता है:

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

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• x: एक Tensor । यह निम्नलिखित प्रकारों में से एक होना चाहिए: float32 , float64 , int64 , int32 , uint8 , uint16 , int16 , int8 , complex64 , complex128 , qint8 , quint8 , qint32 , half ।
• अक्ष: int32 प्रकार का एक Tensor (डिफ़ॉल्ट: 0)। यह [-rank(x), rank(x)) सीमा में होना चाहिए।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• एक्सक्लूसिव: यदि True , तो एक्सक्लूसिव कमसम निष्पादित करें।
• रिवर्स: एक bool (डिफ़ॉल्ट: फ़ॉल्स)।

प्रतिफल:

• Output : आउट टेंसर।

सार्वजनिक विशेषताएँ

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
)