tensorflow::ops::Cumsum

Calcola la somma cumulativa del tensore x lungo axis .

Riepilogo

Per impostazione predefinita, questa operazione esegue una somma cumulativa inclusiva, il che significa che il primo elemento dell'input è identico al primo elemento dell'output:

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

Impostando l'argomento exclusive su True , viene invece eseguita una somma cumulativa esclusiva:

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

Impostando il parametro reverse su True , il calcolo della somma cumulativa viene eseguito nella direzione opposta:

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

Questo è più efficiente rispetto all'utilizzo di operazioni tf.reverse separate.

È possibile combinare anche gli argomenti reverse ed exclusive :

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

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• x: Un Tensor . Deve essere uno dei seguenti tipi: float32 , float64 , int64 , int32 , uint8 , uint16 , int16 , int8 , complex64 , complex128 , qint8 , quint8 , qint32 , half .
• asse: un Tensor di tipo int32 (predefinito: 0). Deve essere nell'intervallo [-rank(x), rank(x)) .

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

• esclusivo: se True , esegui cumsum esclusivo.
• reverse: un bool (predefinito: False).

Resi:

• Output : Il tensore di output.

attributi pubblici

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
)