Cumsum

공개 최종 수업 Cumsum

`축`을 따라 텐서 `x`의 누적 합계를 계산합니다.

기본적으로 이 작업은 포괄적인 누적을 수행합니다. 이는 입력의 첫 번째 요소가 출력의 첫 번째 요소와 동일함을 의미합니다. 

tf.cumsum([a, b, c])  # => [a, a + b, a + b + c]
'독점' kwarg를 'True'로 설정하면 대신 독점 누적이 수행됩니다. : 
tf.cumsum([a, b, c], exclusive=True)  # => [0, a, a + b]
`reverse` kwarg를 `True`로 설정하면 누적이 반대 방향으로 수행됩니다. 
tf.cumsum([a, b, c], reverse=True)  # => [a + b + c, b + c, c]
이는 별도의 tf.reverse 작업을 사용하는 것보다 더 효율적입니다.

`reverse` 및 `exclusive` kwargs를 결합할 수도 있습니다: 

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

중첩 클래스

수업 누적.옵션 Cumsum 의 선택적 속성

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <T>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T는 TType을 확장합니다. > Cumsum <T>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> x, 피연산자 <?는 TNumber > 축 확장, 옵션... 옵션)
새로운 Cumsum 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 Cumsum.옵션
배타적 (부울 배타적)
출력 <T>
밖으로 ()
정적 Cumsum.옵션
reverse (부울 역방향)

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "누계"

공개 방법

공개 출력 <T> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

public static Cumsum <T> create ( 범위 범위, 피연산자 <T> x, 피연산자 <? 확장 TNumber > 축, 옵션... 옵션)

새로운 Cumsum 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
엑스 '텐서'. 다음 유형 중 하나여야 합니다: `float32`, `float64`, `int64`, `int32`, `uint8`, `uint16`, `int16`, `int8`, `complex64`, `complex128`, `qint8 `, `quint8`, `qint32`, `half`.
중심선 'int32' 유형의 'Tensor'(기본값: 0). `[-rank(x), Rank(x))' 범위에 있어야 합니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • Cumsum의 새로운 인스턴스

public static Cumsum.Options 독점 (부울 독점)

매개변수
독점적인 'True'이면 배타적 누적을 수행합니다.

공개 출력 <T> 출력 ()

public static Cumsum.Options reverse (부울 역방향)

매개변수
뒤집다 `bool`(기본값: False).