`अक्ष` के अनुदिश टेंसर `x` के संचयी उत्पाद की गणना करें।
डिफ़ॉल्ट रूप से, यह ऑप एक समावेशी संचयी लॉग-सम-एक्सप निष्पादित करता है, जिसका अर्थ है कि इनपुट का पहला तत्व आउटपुट के पहले तत्व के समान है:
tf.math.cumulative_logsumexp([a, b, c]) # => [a, log(exp(a) + exp(b)), log(exp(a) + exp(b) + exp(c))]
tf.cumulative_logsumexp([a, b, c], exclusive=True) # => [-inf, a, log(exp(a) * exp(b))]
`रिवर्स` क्वार्ग को `ट्रू` पर सेट करके, संचयी लॉग-सम-एक्सप विपरीत दिशा में किया जाता है।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | CumulativeLogsumexp.विकल्प | CumulativeLogsumexp के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <T संख्या बढ़ाता है, U संख्या बढ़ाता है> CumulativeLogsumexp <T> | |
स्थैतिक CumulativeLogsumexp.Options | एक्सक्लूसिव (बूलियन एक्सक्लूसिव) |
आउटपुट <T> | बाहर () |
स्थैतिक CumulativeLogsumexp.Options | रिवर्स (बूलियन रिवर्स) |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक CumulativeLogsumexp <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> x, ऑपरेंड <U> अक्ष, विकल्प... विकल्प)
एक नए CumulativeLogsumexp ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
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एक्स | एक `टेंसर`। निम्न प्रकारों में से एक होना चाहिए: `फ्लोट16`, `फ्लोट32`, `फ्लोट64`। |
अक्ष | `int32` प्रकार का `टेन्सर` (डिफ़ॉल्ट: 0)। `[-रैंक(x), रैंक(x))` श्रेणी में होना चाहिए। |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- CumulativeLogsumexp का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक CumulativeLogsumexp.विकल्प अनन्य (बूलियन अनन्य)
पैरामीटर
अनन्य | यदि `सही` है, तो विशेष संचयी लॉग-सम-एक्सप निष्पादित करें। |
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सार्वजनिक स्थैतिक CumulativeLogsumexp.Options रिवर्स (बूलियन रिवर्स)
पैरामीटर
रिवर्स | एक `बूल` (डिफ़ॉल्ट: गलत)। |
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